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 "slug": "2026-04-30_iterazione-rapida-nei-cicli-agentici",
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 "date": "2026-04-30",
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 "created": "2026-07-27T10:45:57.259000+02:00",
 "updated": "2026-10-20T09:32:35.153000+02:00",
 "title": "Iterazione rapida nei cicli agentici",
 "subtitle": "Usare l'output come input",
 "summary": "Quando lavoro con agenti IA per costruire cose, spesso procedo per versioni successive di ciò che sto creando. Provi, sperimenti, fallisci, migliori, e di nuovo. Ai tempi manuali, prima dell'IA, controllavo i risultati a mano. Ma se insegnassimo agli agenti a 'vedersi'?",
 "topics": [
  "AI",
  "experiment",
  "programming",
  "work"
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 "author": {
  "name": "Willem L. Middelkoop",
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 "provenance": {
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  "method": "Claude Sonnet, two passes (translation, then proofreading) against a glossary and hunspell",
  "date": "2026-10-20",
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 "translations": [
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   "title": "Rapid Iteration in Agentic Loops",
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   "title": "Schnelle Iteration in agentischen Schleifen",
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   "title": "Iteración rápida en bucles agénticos",
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   "title": "Itération rapide dans les boucles agentiques",
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   "title": "Iteração rápida em ciclos agênticos",
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   "title": "Iterashon Rápido den Agentic Loop",
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   "title": "Rappe iteraasje yn agintyske loops",
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   "description": "Il soggetto dell'addestramento: una bottiglia di birra, fotografata contro il muro",
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   "description": "Dalla foto al 3D: l'agente ha costruito una mesh di profondità con la texture della foto (Depth Anything V2), con wireframe e rotazione automatica",
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   "description": "La bottiglia come dati: una simulazione di particelle Navier-Stokes scorre attorno alla sua sagoma, dal vivo sul telefono",
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   "description": "Il ciclo di visione in produzione: l'agente scarica, analizza e classifica l'archivio fotografico di un cliente",
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   "description": "Cura delle foto completata: 42 foto selezionate su 200, classificate e con didascalie in inglese e olandese",
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   "description": "Il risultato arriva nel Lemmid Manager: didascalie ed etichette per ogni foto, pronte per la pubblicazione",
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   "description": "Gestire il ciclo agentico camminando sul 'loop': Vision Pro indossato, tapis roulant in funzione",
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   "description": "La scrivania in piedi improvvisata, vista attraverso il Vision Pro: tastiera, telefono e telecomando sulla vetrina",
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  }
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 "text": "Immagina di aggiungere un pulsante da qualche parte. Dopo aver scritto il codice, provi il nuovo programma per vedere che aspetto ha. È allineato bene, sta su schermi piccoli, funziona? Si capisce facilmente che più il software diventa complesso, più questo processo richiede tempo.\nLascia che gli agenti vedano\nPer accelerare le cose ho dato all'agente IA la capacità di vedere rapidamente il lavoro che ha creato, su schermi di dimensioni diverse, e di testare in automatico allineamento, overflow, leggibilità (a11y) e coerenza. Per farlo uso browser headless e modelli locali di visione artificiale (OpenCV). Ho addestrato la configurazione analizzando bottiglie di birra, facendo costruire all'agente un modello 3D partendo da una foto. Questo esercizio migliora davvero la comprensione del flusso immagine > dati > contesto IA > azione.\nUn 'loop' più veloce\nAutomatizzando il controllo delle versioni successive, ho ridotto dell'80% l'attrito durante lo sviluppo. Oltre ai controlli visivi, do all'agente anche l'output dei log e 'smoke test' automatici. Come esperimento divertente una volta ho gestito il ciclo agentico mentre camminavo (in olandese: 'loop') su un tapis roulant. Più veloce è il 'loop', più divento in forma, ah!\nConclusione\nI flussi di lavoro agentici sono probabilmente al loro peggio proprio ora: le cose miglioreranno man mano che computer e modelli diventeranno più veloci. Ma non dovresti aspettare questo 'giorno mitico dell'assenza di attriti': affronta subito i tuoi colli di bottiglia! L'energia non spesa in compiti ripetitivi si può usare altrove, dove gli esseri umani possono fare una vera differenza!",
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