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4: il progetto di Salvatore Sanfilippo per un coding Agent locale","\u003Ch1>\u003Cstrong>\u003Cspan class=\"text-color-primary-400\">DwarfStar 4:\u003C/span> il progetto di Salvatore Sanfilippo per un coding Agent locale\u003C/strong>\u003C/h1>\n","Da quando sono state applicate delle restrizioni nell’utilizzo degli ultimi modelli di frontiera come Fable, Mythos e GPT-5.6, tanti si stanno guardando intorno per capire come utilizzare dei modelli da far girare in locale sul proprio pc con l’obiettivo di avere lo stesso risultato di programmi come Claude Code o Codex. Tra gli strumenti più […]",29141,"30 Giugno 2026",{"url":834,"width":835,"height":835,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/06/concept-06-ff70fe.png",1024,[837,841,865,867],{"block_layout":838,"classes":839,"text":840},"simple_text","above-the-fold","\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Da quando sono state applicate delle restrizioni nell’utilizzo degli ultimi modelli di frontiera come Fable, Mythos e GPT-5.6, tanti si stanno guardando intorno per capire come utilizzare dei modelli da far girare in locale sul proprio pc con l’obiettivo di avere lo stesso risultato di programmi come Claude Code o Codex. Tra gli strumenti più popolari di questo tipo ci sono llama.cpp Ollama, LM-Studio e OpenCode, tuttavia ultimamente ha fatto molto palrare il progetto \u003C/span>\u003Ca href=\"https://github.com/antirez/ds4\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">DwarfStar4\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> sviluppato da \u003C/span>\u003Cb>Salvatore Sanfilippo\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> (creatore e mantainer di \u003C/span>\u003Cb>Redis)\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, che ha come obiettivo quello di poter usare un LLM di frontiera al pari di Opus4.8 e GPT-5.5 direttamente sul proprio pc \u003C/span>\u003Cb>senza che un solo dato finisca nel cloud\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Siamo abituati a pensare che i modelli più capaci siano per forza roba da datacenter, raggiungibili solo attraverso una API a consumo, perché troppo grandi e troppo affamati di memoria per qualsiasi macchina che si tenga in casa. \u003C/span>\u003Cb>DwarfStar 4\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> (\u003C/span>\u003Cb>ds4\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> per gli amanti degli acronimi) nasce proprio per mettere in discussione questa abitudine, e lo fa con una mossa che ha il sapore della provocazione verso le big tech americane.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Cos’è DwarfStar 4\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La parola chiave qui è \u003C/span>\u003Cb>narrow\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, ossia stretto, perché dove un progetto come Ollama punta a far girare in locale qualunque modello scaricabile, ds4 fa proprio il contrario, e questa rinuncia volontaria alla genericità è la sua intera tesi tecnica. Se vuoi un metro di paragone, \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/ollama/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">eseguire un modello in locale con Ollama\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> significa scegliere tra centinaia di modelli con un comando, mentre con ds4 la scelta è già stata fatta per te, ed è una sola.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">C’è un dettaglio che divide la community e che antirez non nasconde affatto, il software è sviluppato con una \u003C/span>\u003Cb>forte assistenza di GPT 5.5\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, con gli umani a guidare le idee, i test e il debugging, qui Salvatore Sanfilippo mette in chiaro l’avvertimento: \u003C/span>\u003Ci>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">se non sei a tuo agio con codice scritto con l’aiuto dell’AI questo software non fa per te\u003C/span>\u003C/i>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. C’è poi la questione della maturità, perché il progetto è comunque ancora in \u003C/span>\u003Cb>beta\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e l’agente incluso è in \u003C/span>\u003Cb>alpha\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, con la stessa onestà antirez stima che serviranno mesi per raggiungere una forma più stabile.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Come funziona DwarfStar 4?\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Far girare un modello così grande su una macchina personale richiede \u003C/span>\u003Cb>tre mosse precise\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">: quantizzazione asimmetrica, KV cache su disco, contesto e memoria.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Quantizzazione asimmetrica\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La quantizzazione è una tecnica usata per la riduzione del LLM e per far occupare meno memoria, riducendo però la precisione del modello. Di solito si applica a tutto il modello in modo uniforme ma Ds4 fa una scelta più chirurgica, \u003C/span>\u003Cb>quantizza a 2 bit solo alcune parti del modello\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, mentre lascia intatto tutto il resto, esperti condivisi, proiezioni e routing, per garantire la qualità.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La \u003C/span>\u003Cb>Mixture-of-Experts (MoE)\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è proprio l’architettura che attiva per ogni token solo un sottoinsieme dei parametri totali, e siccome quegli esperti occupano la maggior parte dello spazio del modello, è lì che ha senso stringere. Il punto interessante, e quasi controintuitivo, è che antirez insiste sul fatto che questi quant a 2 bit non siano uno scherzo, perché si comportano bene, reggono gli agenti di coding e chiamano i tool in modo affidabile.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>KV cache su disco\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La \u003C/span>\u003Cb>KV cache\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è la memoria delle attivazioni di attenzione dei token già processati, quella che evita di ricalcolare tutto il contesto a ogni nuovo token generato. L’assunzione tradizionale è che stia in RAM, ed è proprio questa assunzione che antirez ribalta. L’idea nasce dal fatto che le cache KV sono compresse e gli SSD dei MacBook moderni sono veloci, quindi far persistere la cache su disco diventa sensato e realmente fattibile. Il risultato è che i prefissi utili \u003C/span>\u003Cb>sopravvivono al cambio di sessione e al riavvio del server\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Non a caso una parte della community indica questa scelta, più del codice C o della quantizzazione, come la vera intuizione del progetto.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cimg fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/06/inline-01.png\" alt=\"Il vuoto metodologico dell'AI in azienda\" width=\"1190\" height=\"793\" />\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Contesto e memoria\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il modello usato è \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/cosa-devi-sapere-su-deep-seek-lai-generativa-open-source/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">DeepSeek\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> V4 Flash, il quale ha una \u003C/span>\u003Cb>finestra di contesto da un milione di token\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, e qui i conti con la memoria si fanno concreti. Riempire l’intero milione costa più o meno 26 GB, di cui circa 22 solo per l’indexer compresso, mentre i quant a 2 bit pesano da soli 81 GB Tradotto, su Apple Silicon servono almeno \u003C/span>\u003Cb>96 GB di memoria unificata\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, con la variante q2 pensata per macchine da 96 o 128 GB e la q4 riservata a configurazioni da 256 GB in su.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":842,"gutter_top":843,"gutter_bottom":843,"list":844,"h_align":864,"v_align":864},"cta_list","xl",[845],{"link":846,"config":848,"modal":852},{"title":847,"url":143,"target":54},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":155,"theme":849,"size":850,"class":851},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":853,"title":854,"text":855,"name_label":856,"name_placeholder":857,"surname_label":858,"surname_placeholder":859,"email_label":860,"email_placeholder":861,"privacy_text":862,"submit_text":863},"/wp-json/dm/v1/modal-form/26876","Iscriviti alla Newletter","\u003Cp>Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n","Nome","Inserisci il tuo nome","Cognome","Inserisci il tuo cognome","E-mail","Inserisci la tua e-mail","Dichiaro di aver letto l’informativa \u003Ca href=\"https://datamasters.it/privacy-policy/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">privacy\u003C/a> e di prestare espresso consenso al \u003Ca href=\"https://datamasters.it/trattamento-dati/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">trattamento dei dati\u003C/a> personali","ISCRIVITI ORA","center",{"block_layout":838,"text":866},"\u003Ch2>\u003Cstrong>Perché l’inferenza locale conta: privacy, costi e dipendenza\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Tutto questo lavoro per portare un modello enorme sul Mac ha senso solo se l’inferenza locale offre qualcosa che il cloud non dà, e infatti lo offre. Quando il modello gira interamente sulla tua macchina \u003C/span>\u003Cb>i dati non la lasciano mai\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, e questo per chi ragiona in ottica \u003C/span>\u003Cb>local-first\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> cambia tutto, perché la \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/llm-privacy/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">privacy degli LLM\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> smette di dipendere dalle policy di un fornitore remoto e diventa una proprietà strutturale della tua infrastruttura. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cimg decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/06/inline-02.png\" alt=\"Il vuoto metodologico dell'AI in azienda\" width=\"1044\" height=\"696\" />\u003Cbr />\n\u003Cspan class=\"text-color-black\"> \u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Non c’è un \u003C/span>\u003Cb>costo per token\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> da pagare a ogni chiamata, e non c’è \u003C/span>\u003Cb>dipendenza\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> da un servizio che potrebbe cambiare prezzo, condizioni o disponibilità da un giorno all’altro. C’è perfino un bonus pratico di efficienza, perché in modalità thinking la sezione di ragionamento del modello risulta molto più corta di quella di altri modelli, in certi casi anche un quinto, proporzionale alla complessità del problema affrontato.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il rovescio della medaglia è altrettanto reale e va guardato in faccia. Per usare ds4 serve un  \u003C/span>\u003Cb>hardware costoso\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, con quella soglia di 96 GB che taglia fuori qualsiasi Mac da 32 GB e non lascia alcun percorso alternativo. C’è un solo modello e nessun fallback, quindi quando uscirà qualcosa di nuovo bisognerà aspettare un aggiornamento o un fork di antirez o eventuali mantainer, inoltre, c’è lo \u003C/span>\u003Cb>stato beta\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, con l’instabilità, i breaking change e i casi limite del tokenizer che ne derivano.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Contesto che sopravvive ai riavvii, steering ed evaluation\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Per chi vuole davvero aprire il cofano, ds4 offre un paio di funzioni che mostrano il suo lato più trasparente e smanettone.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Contesto che non muore\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La \u003C/span>\u003Cb>persistenza della KV cache\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> non è solo un dettaglio implementativo, è una feature d’uso quotidiana. Puoi \u003C/span>\u003Cb>pre-caricare in anticipo un’intera codebase\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, salvare lo stato della cache e poi iniziare ogni sessione di lavoro con quel contesto già pronto, ammortizzando a zero il costo di partenza a freddo. Per default il sistema salva i prefissi lunghi di almeno 512 token, fa un salvataggio iniziale fino a 30 mila token, allinea a blocchi di 2048 token e continua a salvare man mano che il contesto cresce.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Steering a singola direzione\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Lo \u003C/span>\u003Cb>steering\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è una tecnica che modifica le attivazioni del modello lungo un singolo vettore di direzione per influenzarne il comportamento, per esempio renderlo più o meno prolisso, oppure ridurre la sua disponibilità a fornire indicazioni di offensive security. Sanfilippo la descrive come una tecnica molto più \u003C/span>\u003Cb>rapida del fine-tuning\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, e la basa sull’idea centrale secondo cui il rifiuto nei modelli linguistici è mediato da una singola direzione. È una capacità a doppio uso, perché lo stesso meccanismo che riduce la disponibilità del modello può anche aumentarla.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Strumenti di valutazione\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Sul fronte misurazione ci sono due strumenti. \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">ds4-bench\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> misura il throughput istantaneo di prefill e generazione alle frontiere di contesto, e usa come prompt-file un testo di pubblico dominio, “I Promessi Sposi” di Manzoni, dettaglio che fa sorridere ma dice molto sull’attenzione ai contesti lunghi. \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">ds4-eval\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è invece un piccolo benchmark di integrazione con 92 item incorporati, 75 presi da GPQA, SuperGPQA e AIME più 17 di sicurezza informatica. C’è anche il decoding speculativo opzionale, attivabile con \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">–mtp\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, che però per ora offre al più un lieve miglioramento di velocità ed è ancora sperimentale.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>La scommessa di antirez: cosa ci insegna sull’AI che useremo\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il filo che tiene insieme tutto è la scelta di \u003C/span>\u003Cb>specializzarsi invece di generalizzare\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, e la domanda vera che lascia aperta è se sia una feature o un limite, un dibattito che divide apertamente i commentatori. La profondità con cui ds4 implementa un singolo modello è proprio ciò che gli permette mosse strutturali che un runtime generico farebbe fatica a giustificare, dalla quantizzazione asimmetrica alla cache su disco, ma quella stessa profondità si paga in generalità, perché il progetto non generalizza. I numeri di throughput lo confermano come scelta seria e non come esperimento, su un Mac Studio M3 Ultra con quantizzazione q2, la \u003C/span>\u003Ca href=\"https://github.com/antirez/ds4\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">documentazione del progetto\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> riporta circa \u003C/span>\u003Cb>36,86 token al secondo\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> in generazione su prompt corti, e in prefill si sale fino a \u003C/span>\u003Cb>468 token al secondo\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> sui prompt lunghi da oltre 11 mila token, prestazioni che un solo anno fa avremmo associato solo al cloud.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La cosa più utile che \u003C/span>\u003Cb>DwarfStar 4\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> insegna a chi vuole capire l’AI non è una specifica tecnica, ma un modo di leggere, perché dietro ogni annuncio di \u003C/span>\u003Cb>inferenza locale\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> o di nuovo modello c’è una \u003C/span>\u003Cb>catena di trade-off deliberati\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, e chi sa riconoscerli distingue l’innovazione vera dal titolo a effetto. Se è il tipo di lettura che ti interessa coltivare, vale la pena partire dalle fondamenta con un percorso come il \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/generative-ai/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">corso Generative AI\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, oppure guardare più in là verso il \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/percorsi-di-carriera/ai-developer/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">percorso AI Developer\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, uno dei nostri \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/percorsi-di-carriera/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">percorsi di carriera\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n",{"block_layout":868,"classes":869,"bg_color":870,"api_url":871,"text":872,"form":873},"newsletter_form","gutter-mt-xl","color-primary-50","/wp-json/dm/v1/newsletter","\u003Ch6>NEWSLETTER\u003C/h6>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n",{"name_label":856,"name_placeholder":857,"surname_label":858,"surname_placeholder":859,"email_label":860,"email_placeholder":861,"privacy_text":862,"submit_text":863,"confirm_message":874,"ac_list":875,"ac_tags":876},"Grazie per esserti iscritto alla nostra newsletter!\u003Cbr />\r\nOra riceverai direttamente nella tua casella di posta gli ultimi aggiornamenti dal mondo AI e Data Science per essere sempre al passo con le novità del settore.","ce5fe31351ac3cef:9d7d0c5bb830fd1a8a4bb6d11fd78cce495f4bda:NONaYFC3dvpplvaYy0c66w==","b2965e228d809673:8a00c849318ef57ab980b2c9e282670141d243cb:zGhqVVVngGT7OJmoBsBgZg==",{"first_name":878,"last_name":879,"avatar":880,"linkedin_url":895,"description":896},"Giuseppe","Mastrandrea",{"ID":881,"id":881,"title":882,"filename":883,"filesize":884,"url":885,"alt":792,"author":886,"description":54,"caption":54,"name":882,"status":887,"uploaded_to":888,"date":889,"modified":890,"menu_order":891,"mime_type":772,"type":892,"subtype":893,"width":894,"height":894},1328,"giuseppe","giuseppe-1.png",817480,"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/06/giuseppe-1.png","7","inherit",1313,"2024-06-17 13:54:59","2024-06-17 13:56:07",0,"image","png",1080,"https://www.linkedin.com/in/giuseppe-mastrandrea-43008578/","\u003Cp>Giuseppe è un \u003Cstrong>Ingegnere Informatico\u003C/strong> con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito \u003Cstrong>Computer Vision.\u003C/strong> Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle \u003Cstrong>tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.\u003C/strong>\u003C/p>\n",[898,900,902],{"label":748,"link":899},"https://datamasters.it/blog/?tag=ai-agents",{"label":750,"link":901},"https://datamasters.it/blog/?tag=coding-ai",{"label":752,"link":903},"https://datamasters.it/blog/?tag=dwarfstar-4",[905,924,939,955,973,986,1000,1014,1029,1044,1058,1074],{"id":906,"image":907,"raw_date":910,"date":911,"date_day":912,"date_month":913,"title":914,"excerpt":915,"url":916,"taxonomies":917,"is_webinar":533},29127,{"url":908,"width":909,"height":909,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/06/ChatGPT-Image-Jun-23-2026-03_23_53-PM.png",1254,"2026-06-24T14:48:11+02:00","24 Giugno 2026","24","Giu","Hermes Agent, l'agente open source in continua evoluzione","Hermes Agent è uno degli esperimenti più ambiziosi nel panorama degli agenti AI open source: un progetto che promette memoria persistente, auto‑miglioramento e integrazione profonda nei flussi di lavoro quotidiani, […]","https://datamasters.it/blog/hermes-agent/",{"category":918,"tag":920},[919],"blog",[921,922,923],"ai-agents","hermes-agent","open-source",{"id":925,"image":926,"raw_date":928,"date":929,"date_day":930,"date_month":913,"title":931,"excerpt":932,"url":933,"taxonomies":934,"is_webinar":533},29052,{"url":927,"width":909,"height":909,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/06/ChatGPT-Image-Jun-10-2026-10_26_53-PM.png","2026-06-11T16:23:25+02:00","11 Giugno 2026","11","NanoClaw: l'agente AI open-source che sfida OpenClaw","In un momento in cui gli agenti AI vengono raccontati come assistenti personali “intelligenti” pronti all’uso, è facile confondere la comodità con il controllo e l’open‑source con la sicurezza automatica. […]","https://datamasters.it/blog/nanoclaw/",{"category":935,"tag":936},[919],[921,937,923,938],"nanoclaw","openclaw",{"id":940,"image":941,"raw_date":943,"date":944,"date_day":945,"date_month":913,"title":946,"excerpt":947,"url":948,"taxonomies":949,"is_webinar":533},29009,{"url":942,"width":909,"height":909,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/06/ChatGPT-Image-Jun-4-2026-12_18_22-PM.png","2026-06-04T12:59:33+02:00","4 Giugno 2026","04","CodeRabbit: cos'è e come funziona la piattaforma IA di code review automatizzata","Una pull request da 18 file, due commit aggiunti all’ultimo minuto e il reviewer umano che deve decidere se aprire davvero ogni diff o fidarsi del proprio istinto. 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