Uno spazio di studio sugli agenti AI.
Appunti, esperimenti e codice open source per capire come si costruiscono agenti AI che ragionano davvero. Un laboratorio personale aperto a chi vuole imparare insieme.
Approfondimenti su agenti AI, Knowledge Graph, retrieval ibrido e protocolli emergenti. Quello che imparo lo scrivo, quello che scrivo lo pubblico.
Prototipi open source per testare architetture, pattern e idee. Codice eseguibile, non solo teoria.
Libri tecnici in italiano, articoli e tutorial per rendere accessibili tecniche enterprise anche a chi studia da solo.
Uno spazio aperto: chi vuole leggere, discutere o contribuire è benvenuto. Senza ruoli, senza adesioni.
Libri tecnici per chi vuole imparare facendo
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Progetti open source dello studio: opendata-ai (open data civici), mcp-geo-server (GeoServer in linguaggio naturale) e knowledge-graph (companion del libro "AI che Ragiona"). Altri repository verranno pubblicati progressivamente.
Accesso conversazionale agli open data italiani ed europei: un backend AI interroga in parallelo CKAN, ISTAT/Eurostat/OCSE (SDMX), OpenCoesione, OpenStreetMap e ISPRA, misura la maturità open data (ODM 2025) di un ente e la trasforma in progetti per il territorio — citando solo fonti ufficiali.
Progetto companion del libro "AI che Ragiona". Knowledge graph con pipeline di ingestion, retrieval ibrido (vector + graph), interfaccia web e orchestrazione multi-agente.
Server MCP intelligente per pilotare GeoServer in linguaggio naturale (Microsoft Agent Framework): un'interfaccia chat + mappa risolve la richiesta nei layer giusti e li rende su mappa con legenda tematica. Bootstrap idempotente di shapefile in PostGIS, stili SLD tematici guidati da configurazione e catalogo domain-agnostic. Stack Docker nativo arm64/amd64.
