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7 luglio 2026

AI agent per frontend: dai token ai sistemi multi‑agente (con un caso studio “OpenClaw”)

Gli AI agent sono diventati un tema ricorrente anche per chi lavora sul frontend: assistenti per coding, ricerca, QA, generazione contenuti, automazioni. Ma spesso manca una base solida: cosa sta facendo davvero un LLM, perché “allucina”, cosa sono i token e soprattutto cosa distingue un semplice workflow da un agente. In questo articolo metto in ordine i concetti fondamentali e una possibile architettura multi‑agente ispirata a un caso studio reale, con attenzione a implicazioni pratiche (costi, limiti, sicurezza).

17 giugno 2026

Un assistente “alla Jarvis” per lo studio: architettura, UI e integrazioni reali (senza magia)

Costruire un assistente vocale “alla Jarvis” oggi è soprattutto un problema di integrazione e di prodotto: orchestrazione di modelli real-time, tool-calling robusto, UI reattiva (Three.js), permessi, feedback e automazioni. Vediamo un approccio pratico: controllo DMX/Hue, query a dati di business, generazione di scene e light show sincronizzati, e come evitare il classico “ha capito ma non ha eseguito” con prompt, intent e conferme.

16 giugno 2026

WebMCP: mettere gli agenti su un “percorso illuminato” per ridurre la prompt injection sul web

WebMCP propone un modo standard per esporre strumenti agli agenti direttamente dalle pagine web, con sintassi dichiarativa in HTML o imperativa in JavaScript. L’obiettivo è spostare gli agenti dalla raccolta opportunistica di informazioni (DOM scraping, accessibility tree, screenshot) verso interazioni intenzionali e confinabili, riducendo la superficie d’attacco di prompt injection e “agent trap” nascoste in contenuti effimeri o user-generated.