Risorse Artificiali AI Engineering in italiano

RisorseArtificiali

Risorse Artificiali è il podcast italiano di AI Engineering. Ogni settimana, tre ingegneri con 20+ anni di codice alle spalle fanno deep dive tecnici su agent, LLM, tool chain e produzione: Claude Code, Codex, agenti e modelli open source, inference, spec-driven development, e tutto ciò che serve per portare l'AI dal demo al deploy. Niente hype, niente "l'AI cambierà tutto": solo analisi oneste, casi concreti e cicatrici dal campo. Se scrivi codice per vivere e vuoi capire cosa cambia davvero per te, sei nel posto giusto.

  1. Scrivere codice è una commodity: Fable e i workflow

    12 h fa

    Scrivere codice è una commodity: Fable e i workflow

    AI Engineering in italiano: Fable e i workflow ad agenti scrivono codice da soli. Stefano lancia 40 agenti in parallelo e in una notte porta a casa un task multilinguaggio (Rust, Python, shell) zero-shot. Se scrivere codice diventa una commodity, cosa resta al programmatore? In questa puntata partiamo da Fable 5, il modello "Mythos level" con i guardrail di sicurezza più aggressivi che abbiamo visto, e da come gestisce i workflow: decine di agenti che si parlano, si auto-validano con agenti di Verify e Design, e spawnano agenti di fix quando trovano problemi. Da lì il discorso si allarga: la specifica diventa il lavoro, il codice una commodity, e il "loop engineering" è la nuova buzzword della settimana. Poi l'articolo Anthropic "When AI builds itself" e l'opinione forte di Stefano: no, Anthropic non sta dicendo "fermiamoci". E ancora: Gemini su Google Home (un estraneo in cucina), la polarizzazione del mercato tra enterprise e consumer, gli IPO da 2000 miliardi a testa e il rischio bolla, e in chiusura i modelli locali con Gemma 4 quantization-aware training e un'allucinazione come non se ne vedevano da anni. CAPITOLI00:00 Fable 5: il modello con i guardrail aggressivi03:00 Workflow con 40 agenti: il task di una notte07:25 Scrivere codice è diventato una commodity13:08 Benchmark vs impressioni e distillare i modelli17:32 "When AI builds itself": l'articolo Anthropic22:04 Loop engineering: la nuova buzzword29:11 Anthropic vuole davvero fermarsi?34:18 Gemini su Google Home: un estraneo in cucina39:16 Mercato polarizzato: enterprise vs consumer46:30 IPO da 2000 miliardi: c'è una bolla AI?55:27 Gemma 4 QAT e l'allucinazione clamorosa1:08:37 Corso Datamaster e AIConf Milano ASCOLTA SU SPOTIFYhttps://open.spotify.com/episode/2HnpvnbYA2ecFfF9m5OzKH?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep56_drop SITO E ALTRI EPISODIhttps://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep56_drop Iscriviti al canale se costruisci con l'AI in produzione e vuoi i nostri appunti senza filtri marketing. #56

    1h 11m
  2. Context engineering per agenti AI | Roberto Stagi, Ratel AI

    3 gg fa

    Context engineering per agenti AI | Roberto Stagi, Ratel AI

    Context engineering per AI agents: il contesto degli agenti non si riempie per colpa degli MCP server. Roberto Stagi, Ratel AI, spiega perché il problema è un altro. Ogni settimana qualcuno scrive che Claude Code è inusabile con i suoi MCP server, il contesto si satura prima ancora di iniziare. La diagnosi più diffusa è sbagliata: non sono i server, è che la lista completa dei tool resta nella finestra a prescindere dal fatto che il turno ne abbia bisogno. Su questa intuizione Roberto Stagi e il suo socio hanno costruito Ratel: una libreria open source che sposta l'indice dei tool fuori dal modello e risolve a runtime solo i tool davvero rilevanti, con retrieval BM25 e niente vector DB. In questa conversazione con Stefano partiamo dalla persona prima che dal founder: olimpiadi di matematica e informatica, doppia laurea tra Torino e Barcellona, ricerca in High Performance Computing, gli anni in Bending Spoons su Remini ed Evernote. Poi entriamo nel cuore tecnico: context window da milioni di token, il rischio che un big come Anthropic entri nello stesso spazio, vendor neutrality, modelli locali e intelligenza ibrida, benchmark fatti in casa ma costruiti onesti. E infine i temi più umani: build in public, la community AI Socratic, l'"agent anxiety" e cosa diventa il mestiere dell'ingegnere quando orchestra agenti invece di scrivere codice. Un episodio per chi costruisce con l'AI in produzione, non per chi la racconta. CAPITOLI 00:00 Context engineering: non sono gli MCP server 03:40 Olimpiadi, doppia laurea e il filo rosso dell'ottimizzazione 09:30 Bending Spoons: fare prodotto su Remini ed Evernote 13:30 Ownership, dati e intenzionalità: la cultura che porta in Ratel 23:00 Lasciare la comfort zone: come nasce un founder 29:16 Dai pivot all'intuizione di Ratel: input di qualità per gli agenti 38:06 Context window enormi e i big che entrano nel tuo spazio 44:35 Modelli locali, intelligenza ibrida e benchmark onesti 47:33 Benchmark fatti in casa: come renderli credibili 53:08 Open source e build in public come business 1:02:33 AI Socratic: community high-signal e dialogo socratico 1:07:44 San Francisco e l'ecosistema startup europeo 1:17:30 Agent anxiety e il rischio burnout 1:24:46 L'ingegnere che automatizza sé stesso: il futuro del mestiere 1:30:53 La vision di Ratel e il pensiero finale ASCOLTA ANCHE SU SPOTIFY https://open.spotify.com/episode/1N7PPkQN9ORzoxZXdfjuOT?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=stagi_drop SITO E ALTRE PUNTATE https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=stagi_drop ROBERTO STAGI LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/rstagi/ Sito: https://ratel.sh Ratel (open source): https://github.com/ratel-ai AI Socratic (eventi): https://luma.com/aimi Newsletter: https://startupengineerlife.substack.com/ Iscriviti al canale per non perdere le prossime puntate e le interviste di Risorse Artificiali, il podcast di AI Engineering in italiano.

    1h 37m
  3. Workflow dinamici: l'AI che si scrive gli harness

    6 giu

    Workflow dinamici: l'AI che si scrive gli harness

    Workflow dinamici in Claude Code: con Opus 4.8 l'AI si scrive da sola gli harness dei suoi agenti. Partiamo da Opus 4.8 e dal gap che ancora lo separa da GPT 5.5, per arrivare ai workflow dinamici: non quelli statici di LangChain o LangGraph, ma agenti che si generano al volo il proprio tool custom. Un harness che scrive harness. Ne parliamo per la sicurezza e il sandboxing, per quando usarli davvero, e per il porting di Boon in Rust. Poi Minimax M3, il modello cinese open weight da 1 milione di token con la nuova sparse attention, e perché i benchmark non sono comparabili: conta l'harness con cui li lanci, non solo il modello. Chiudiamo con l'intervista di Demis Hassabis e il doppiaggio automatico di YouTube, i world model di Yann LeCun, PyCon Italia, Nvidia PID e le architetture semplificate per il locale. Conduttori: Stefano, Paolo e Alessio. Seguici anche su YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=A7y6dQdqaIo?utm_source=spotify&utm_medium=description&utm_campaign=ep55_drop #55 Vi ricordiamo che è ancora attiva la promozione "1 anno di podcast" con DataMaster. Clicca su questo link per il corso gratuito: ⁠⁠https://corsi.datamasters.it/offers/wqLh2sVK/checkout?coupon_code=AISECURITYRISORSEARTIFICIALI⁠Improove invece offre ai nostri ascoltatori un 15% di sconto sul biglietto di ai conf. Basta inserire il codice "P-RISORSE" al momento della registrazione su ⁠https://aiconf.it

    1h 16m
  4. Il Papa ha capito gli LLM meglio di noi

    30 mag

    Il Papa ha capito gli LLM meglio di noi

    LLM coltivati, non costruiti: l'enciclica di Leone XIV e una puntata di AI Engineering molto concreta. Stefano, Paolo e Alessio partono dalla definizione di LLM più lucida letta da anni, che arriva (a sorpresa) dal Vaticano, e finiscono nella macroeconomia dell'AI. In mezzo, tanta ingegneria: perché i benchmark di coding sono saturi e cosa cambia con Deep SWE e l'analisi delle traiettorie, come DeepSeek V4 usa la KV cache con un contesto append-only che costa 2,5x meno, l'inferenza locale tra quantizzazione e MLX, gli harness Pi e OpenClaw a microkernel, l'edge AI on device. Poi immagini e video: WanS Lens omni model, HiDream O1 e la generazione in pixel space. Chiusura sui soldi veri: Microsoft contro Anthropic, Claude contro Codex tra consumer ed enterprise, e la corsa alle IPO. Il podcast per chi l'AI la scrive, non per chi la racconta. Seguici per non perdere le prossime puntate. Vi ricordiamo che è ancora attiva la promozione "1 anno di podcast" con DataMaster. Clicca su questo link per il corso gratuito: ⁠https://corsi.datamasters.it/offers/wqLh2sVK/checkout?coupon_code=AISECURITYRISORSEARTIFICIALI Improove invece offre ai nostri ascoltatori un 15% di sconto sul biglietto di ai conf. Basta inserire il codice "P-RISORSE" al momento della registrazione su https://aiconf.it #54

    1h 16m
  5. AI adoption e' un problema culturale | Andrea Saltarello

    27 mag

    AI adoption e' un problema culturale | Andrea Saltarello

    AI adoption in azienda: il vero problema non è tecnologico, è culturale. Con Andrea Saltarello (CEO Improove, Founder AI Conf, Professore AI al Politecnico di Milano). I LLM non producono verità, producono verosimiglianze. E l'errore plausibile, quello che rinforza i nostri bias, è più pericoloso di quello evidente. Andrea ci porta dentro questa riflessione partendo da 25 anni di community tech italiane, dalla nascita di Improove come tentativo di democratizzare la formazione premium, fino alla tensione tra cloud centralizzato e sovranità europea. Si parla anche del futuro dei junior developer: se il green field lo scrivono gli agenti, come formiamo i senior di domani? La risposta di Andrea passa dalla boxe francese: accettare uno svantaggio tattico sostenibile per un vantaggio strategico. Seguici per restare aggiornato su Risorse Artificiali. Iscriviti ad AIConf https://www.aiconf.it/ con il codice sconto "P-RISORSE" avrai il 15% di sconto sul biglietto. 🔗 Guarda su YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=2GQGi8R4j_0?utm_source=spotify&utm_medium=description&utm_campaign=saltarello_drop

    1h 29m
  6. Google I/O 2026: AI Omnimodale e la visione di Hassabis

    23 mag

    Google I/O 2026: AI Omnimodale e la visione di Hassabis

    Google I/O 2026: Gemini Flash 3.5 omnimodale, 1500 token/sec e la visione di Demis Hassabis. Episodio denso che attraversa l'I/O di Mountain View, la notizia di Karpathy che va in Anthropic con sede europea a Milano, l'HTML come formato di output per gli LLM (il consiglio di Tarik di Claude Code), la skill Playground, il world model Genie, la storia di Hassabis dal Theme Park ad AlphaGo (la mossa 37) fino ad AlphaFold e Isomorphic Labs, e il salto inferenza a 1500 token/sec che cambia disposable apps e pubblicità real-time. Più Antigravity che inghiotte Gemini CLI, la critica anti-hype "scratch the surface" sull'industria reale e la causa OpenAI vs Elon vinta per prescrizione. Il link per il cosro gratuito di DataMasters: https://corsi.datamasters.it/offers/wqLh2sVK/checkout?coupon_code=AISECURITYRISORSEARTIFICIALI Follow il podcast per non perdere gli episodi del sabato e le interviste del mercoledì. #53

    1h 14m
  7. L'AI un anno dopo

    16 mag

    L'AI un anno dopo

    Un anno di AI Engineering: cosa è cambiato in 52 settimane. Coding agents, AGI, fine epoca app. Puntata anniversario di Risorse Artificiali. Stefano, Paolo e Alessio tracciano il bilancio di un anno di podcast dedicato all'AI Engineering in italiano: la svolta dei coding agents (da Cursor tab-tab a Claude Code production-ready), il vibe coding sul telefono che Google porterà al prossimo I/O 2026, perché "jagged AGI" è il termine giusto per descrivere dove siamo davvero, e cosa significa il fatto che i modelli state of the art risolvano in 2 minuti un quesito delle Olimpiadi di Matematica che ha bloccato 298 finalisti su 300. Si parla anche di Thinking Machines e GPT Real Time per la voce real-time, DS4 di Antirez, dei modelli open weight (GLM di ZAI, Zaya 1-8B, DeepSeek V4), spec-driven development e BacklogMD, robotica come next big thing e adolescenza tecnologica (Amodei + Contact). Follow Risorse Artificiali per non perdere le prossime puntate. #52

    1h 13m
  8. Con l'AI nessun software è difendibile | Domenico Gagliardi

    13 mag

    Con l'AI nessun software è difendibile | Domenico Gagliardi

    Con l'AI nessun software è difendibile. Tesi di Domenico Gagliardi (Kortix), spiegata in 1h24. Domenico Gagliardi è Founder e COO di Kortix, la startup che ha lanciato Suna (uno dei primi AI agent generalisti open source al mondo) e che oggi sta pivotando a infrastruttura cloud per agenti (https://justavps.com/) e raccolta dati operativi aziendali. Prima di Kortix ha lavorato a 15+ progetti side e ha scalato SoftGen (competitor di Lovable) da $20k a $600k ARR in 4 mesi prima di venderlo. In questa intervista parliamo della sua tesi forte: nell'era dell'AI il software difendibile non esiste più, il valore resta solo agli estremi (infra e dati). Discutiamo poi il paper "Simple Economics of AGI" sul measurability gap dei verificatori, perché l'assicurazione per AI agents sarà il prossimo billion-dollar market, e il suo consiglio contrarian: vai dove l'AI non guarda (boring business e nicchie locali). Follow Risorse Artificiali per non perdere le prossime puntate del podcast per chi l'AI la scrive.

    1h 20m
Elenco completo (72)

5
su 5
5 valutazioni

Descrizione

Risorse Artificiali è il podcast italiano di AI Engineering. Ogni settimana, tre ingegneri con 20+ anni di codice alle spalle fanno deep dive tecnici su agent, LLM, tool chain e produzione: Claude Code, Codex, agenti e modelli open source, inference, spec-driven development, e tutto ciò che serve per portare l'AI dal demo al deploy. Niente hype, niente "l'AI cambierà tutto": solo analisi oneste, casi concreti e cicatrici dal campo. Se scrivi codice per vivere e vuoi capire cosa cambia davvero per te, sei nel posto giusto.

Informazioni

Potrebbero piacerti anche…