Grande momento per i costruttori di agenti! C'è un modello che continua a ripetersi nel software. Prima, tutti si concentrano sul problema del "costruire". I framework emergono, maturano e diventano davvero buoni. Poi, all'improvviso, il vincolo si sposta sul deployment. Abbiamo visto questo con le reti neurali. PyTorch, TensorFlow e Caffe erano tutti eccellenti per costruire modelli. Ma distribuirli significava dover affrontare formati e runtime diversi. ONNX ha permesso agli sviluppatori di costruire in qualsiasi framework desiderassero, esportare in un formato standard e distribuire ovunque. Stiamo osservando lo stesso modello svilupparsi con gli Agenti in questo momento. Framework come LangGraph, CrewAI, Agno e Strands sono abbastanza maturi da rendere la costruzione di un agente non più la parte più difficile. Invece, è ciò che accade dopo: deployment, streaming, gestione della memoria, osservabilità e auto-scaling. Questi non sono problemi degli agenti, ma piuttosto problemi infrastrutturali. E in questo momento, ogni team di AI con cui ho parlato li sta risolvendo da zero. xpander sta adottando l'approccio ONNX a questo problema, e penso sia il giusto modello mentale. L'idea centrale è semplice: porta il tuo agente (costruito in qualsiasi framework), distribuiscilo tramite xpander e ottieni tutta l'infrastruttura di produzione. Questo include: - Distribuzione serverless in ~2 minuti - Streaming SSE per un'esperienza utente di pensiero in tempo reale...