Agents on Cdani's Blog

La transizione Sviluppatore --> Progettista

carmelo.daniele@gmail.com (Me) — Sat, 14 Feb 2026 00:00:00 +0200

Intro

Qualche mese fa ho dovuto mettere mano a un’applicazione complessa su AWS: frontend React su Amplify, diverse Lambda, Bedrock con AgentCore, Knowledge Bases e Prompt Management. Avevo fretta, e la tentazione era fortissima: aprire Claude Code, buttargli dentro un prompt generico e sperare che “capisse”. Invece ho fatto una cosa diversa — ho scritto specifiche, le ho revisionate, ci ho perso una giornata intera — e quel giorno mi è sembrato di non aver combinato nulla. Due giorni dopo avevo un’applicazione funzionante. Se avessi improvvisato, starei probabilmente ancora debuggando.

Perché LangChain è ancora il miglior framework per la GenAI

carmelo.daniele@gmail.com (Me) — Mon, 10 Nov 2025 00:00:00 +0200

Langchain 1.0

Il 22 ottobre 2025, LangChain ha raggiunto finalmente la versione 1.0. Dopo ben tre anni, questa milestone rappresenta qualcosa di molto diverso sia rispetto alle versioni precedenti del framework, sia rispetto agli altri competitor , che nel frattempo sono diventati parecchi, creando anche un po’ di confusione e smarrimento per chi si trova a definire l’architettura software di un nuovo progetto.

Per far capire quanto sia volatile questo mercato, vale la pena notare che il framework sviluppato da Microsoft chiamato “AutoGen”, con 51k+ stelle GitHub, è recentemente entrato in maintenance mode, poiché Microsoft ha deciso di concentrare i propri sforzi sul Microsoft Agent Framework che, ovviamente è molto più integrato con i servizi per la GenAI di Microsoft.

AlphaAgents: Implementazione Multi-Agent A2A per Analisi Finanziaria Collaborativa

carmelo.daniele@gmail.com (Me) — Sun, 31 Aug 2025 00:00:00 +0200

1. Introduzione

La quantità di framework che sta nascendo per lo sviluppo di applicazioni di GenAI è incredibile e a mio avviso inizia ad essere pure eccessiva. Ogniqualvolta salta fuori un nuovo framework, mi sembra che faccia più o meno le stesse cose di quello precedente. Magari alcuni hanno una capacità di modularizzazione migliore, oppure un disegno più robusto contro l’obsolescenza nel lungo periodo, ma più o meno mi sembrano tutti gli stessi e, sebbene mi piaccia sperimentare, lo studio di nuovi mirabolanti e promettenti framework di GenAI comincia ad appassionarmi sempre meno.

Agent-Reg: Costruire un Agent Registry aperto per il Protocollo A2A

carmelo.daniele@gmail.com (Me) — Fri, 15 Aug 2025 00:00:00 +0200

Introduzione

Tra una cosa e l’altra, in queste incandescenti giornate di agosto, ne ho approfittato per leggere bene la specifica del protocollo A2A di Google e provare a capire come utilizzarne i concetti per disegnare una un’architettura enterprise di Agenti, possibilmente slegata da vincoli di piattaforma tecnologica.

Che cos’è A2A?

Il Protocollo Agent2Agent (A2A) è uno standard aperto progettato e condiviso pubblicamente da Google per facilitare la comunicazione e la collaborazione degli agenti AI. La standardizzazione del modello di interoperabilità dell’AI è un tema di cui si parla già dai primissimi momenti in cui si è iniziato a parlare di Agenti ed i motivi sono diversi:

Langchain pt. 2 - Analisi dati tramite Agenti

carmelo.daniele@gmail.com (Me) — Sun, 13 Aug 2023 19:00:00 +0200

Intro

Nel precedente articolo ho fatto una brevissima panoramica di LangChain, descrivendone i concetti principali e raccontando un esempio di caso d’uso con dati non strutturati in formato pdf.

Seguendo lo stesso approccio, in questo articolo faremo una breve introduzione sugli Agenti e procederemo provando a rispondere ad una domanda ambiziosa:

è possibile, tramite l’AI, fare analisi sui dati presenti in un DB senza alcuna conoscenza di SQL né tantomeno del modello dati, a partire semplicemente da un prompt testuale in lingua naturale?