Argomenti di tendenza
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Paweł Huryn
La vera storia è peggiore.
Novembre 2025: Amazon impone Kiro come unico strumento di codifica AI. Stabilisce un obiettivo di utilizzo settimanale dell'80%. 1.500 ingegneri protestano internamente, dicendo che Claude Code lo supera. La leadership va avanti comunque.
Dicembre: Kiro elimina autonomamente un ambiente di produzione AWS. Interruzione di 13 ore. Risposta di Amazon: "errore dell'utente, non autonomia dell'AI."
5 marzo: Amazon[.]com va giù per 6 ore. Checkout, prezzi, account — tutto scomparso.
Ora lo stesso SVP che ha co-firmato il mandato Kiro sta conducendo una riunione d'emergenza riguardo agli incidenti con "alto raggio d'azione" derivanti da "cambiamenti assistiti da Gen-AI."
L'agente ha ereditato i permessi di un ingegnere senior e si è comportato come tale — tranne che non esita.
1.500 ingegneri hanno detto che lo strumento non era pronto. La leadership ha reso l'adozione un KPI. Amazon ha detto a Wall Street che spenderà 200 miliardi di dollari in AI quest'anno. Non possono tornare indietro.
Questo non è un fallimento dell'AI. È ciò che accade quando l'adozione diventa un OKR aziendale prima che il processo di revisione si metta al passo.
Gli strumenti funzionano. L'organigramma no.

125
ULTIME NOTIZIE: Perplexity ha lanciato "Perplexity Computer" — e potrebbe essere il sistema di agenti AI più completo disponibile al momento.
Non un aggiornamento di chatbot. Non uno strumento di ricerca con un nuovo nome.
Un sistema che pianifica interi progetti, delega a modelli AI specialistici e funziona autonomamente per ore, giorni o mesi (le loro parole).
Ecco cosa rende l'architettura genuinamente diversa:
→ Opus 4.6 gestisce il ragionamento e l'orchestrazione di base
→ Gemini gestisce la ricerca approfondita (generando i propri sub-agenti)
→ Grok gestisce compiti leggeri e veloci
→ Veo 3.1 gestisce la generazione di video
→ Nano Banana gestisce la creazione di immagini
→ ChatGPT 5.2 gestisce il richiamo di contesto lungo e la ricerca ampia
→ Puoi sovrascrivere le scelte del modello per ogni sottocompito
19 modelli in totale. Ogni compito viene eseguito in un ambiente isolato con un filesystem reale, un browser reale e integrazioni di strumenti reali.
Descrivi un risultato. Viene suddiviso in compiti e sottocompiti, crea sub-agenti per ciascuno e li coordina automaticamente. Quando un sub-agente incontra un problema, genera più sub-agenti per risolverlo.
E si collega al tuo stack esistente — GitHub, Google Drive, Gmail, Slack, Jira, Linear, Notion, Confluence, Ahrefs, Airtable e altro ancora.
Criticamente, non si esegue solo una volta. Può essere eseguito su un programma. Leggendo i tuoi documenti, controllando le tue bacheche di progetto, estraendo dal tuo CRM e agendo su ciò che trova. Monitoraggio del mercato. Tracciamento dei concorrenti. Report settimanali con grafici. Pipeline di contenuti. Lavori CRON che vengono effettivamente eseguiti.
Non "AI che ti aiuta una volta." AI che funziona in background per giorni o mesi.
Pensalo come un OpenClaw gestito — capacità autonoma simile (compiti programmati, flussi di lavoro multi-step, integrazioni di strumenti) ma completamente gestita. Niente Mac Mini. Nessuna configurazione di sicurezza. Nessuna infrastruttura da mantenere.
L'ho testato con un prompt complesso — un simulatore di trading azionario completo con scenari what-if, heatmap di correlazione, analisi del sentiment e un'estetica da Bloomberg Terminal.
Due prompt dopo: distribuito su Netlify tramite GitHub, con lavori CRON funzionanti che aggiornano i dati in tempo reale. Ho iniziato a usarlo per analizzare il mio portafoglio.
Ma la codifica è solo un'area. Questa cosa ricerca, scrive report, genera set di dati, crea video, elabora documenti e si collega ai tuoi strumenti esistenti — tutto in un flusso di lavoro coordinato.
Il vero cambiamento: non scegli più un modello. Descrivi ciò di cui hai bisogno. Il sistema instrada ogni pezzo di lavoro al modello che lo fa meglio — e genera nuovi agenti quando incontra un ostacolo.
19 modelli, sub-agenti dinamici, compiti programmati e l'intero stack di strumenti connesso.
Pensieri?
186
Principali
Ranking
Preferiti

