Innovation Lab · AI Systems Factory

Ogni problema ha un tool AI.
Noi testiamo, tu cresci sicuro.

Sviluppiamo e testiamo tool, plugin e skill AI per i problemi di tutti i giorni,
poi ti offriamo il meglio per implementare i processi della tua impresa.

Prenota una discovery call →
Scarica il 1-pager PDF
Human-in-the-loop
Risultati misurabili
AI Act compliant
GDPR-compliant

Il mercato AI è un caos. Noi abbiamo già testato cosa funziona.

01

Testiamo

Gli errori li facciamo noi

Ogni giorno provo tool, plugin e skill AI sui casi reali dei miei progetti — RATIO, i BDO, il KMS. Quello che non regge in produzione lo scopro io, non tu: erediti solo ciò che ha già superato la prova sul campo, senza bruciare settimane a valutare strumenti che sembrano brillanti e poi crollano al primo caso limite.

02

Selezioniamo

Solo ciò che funziona per te

Il valore non è avere "tutta l'AI", ma i pochi strumenti giusti per il tuo caso. Parto da come lavori e ti indico cosa serve davvero — un plugin pronto qui, una skill custom lì, un connettore là — tagliando il rumore. Meno tool, meno costi, meno tempo perso a inseguire ogni novità che esce.

03

Innestiamo

In produzione, presidiato

Non ti lascio con una lista di consigli: integro gli strumenti scelti con ciò che già usi — CLI, API, MCP, connettori — e li porto in produzione con supervisione umana. Molte skill le ho sviluppate io nell'uso quotidiano: le innesti già mature, non da prototipare.

Le domande più frequenti

Come aumento la memoria dei miei agenti AI? Quali strumenti funzionano davvero?

La "memoria" non è una cosa sola, ed è qui che ci si perde. C'è la memoria di sessione (il context window, che prima o poi finisce), quella persistente (i fatti che restano tra una sessione e l'altra) e il recupero di conoscenza ampia (RAG su un vector store). Nella pratica funziona un mix: memoria file-based per i fatti stabili che l'agente deve avere sempre sottomano, un vector store per la conoscenza troppo grande per il context, e MCP dedicati che espongono tutto questo agli agenti in modo pulito. È lo schema che uso su RATIO e sul KMS: gli agenti "ricordano" perché la memoria vive fuori dal modello, non dentro. Ti mostro cosa regge e cosa evitare, così non ti costruisci una memoria che si corrompe alla prima crescita.

Meglio i plugin e le skill già pronti o svilupparne di personalizzati?

La risposta onesta è "tutti e due". Per le attività comuni i plugin e le skill già pronti ti fanno partire in ore e non ha senso reinventarli. Ma sui processi che ti rendono diverso — quelli specifici della tua impresa — i pronti diventano generici e il valore vero sta nel custom. Io sviluppo skill e plugin verticali per il mio uso quotidiano (i BDO, gli orchestratori PM, i gestori del KMS): ti do i pronti giusti dove bastano e quelli su misura dove servono, senza farti scegliere alla cieca né pagare sviluppo dove esiste già una soluzione solida.

Conviene partire da agenti open-source su GitHub o costruirli da zero?

Quasi mai da zero. Su GitHub ci sono repository maturi che coprono l'80% di quello che ti serve, e ripartire da lì ti fa risparmiare mesi. Il punto è che "molte stelle" non vuol dire "funziona in produzione": tanti agenti brillano nella demo e si sfaldano sui casi reali. Il lavoro che conta è la selezione (quale repo regge), l'hardening (chiudere i buchi che saltano fuori solo sotto carico) e l'integrazione con il tuo contesto. Quella parte la faccio con te, così parti da una base collaudata invece che da una pagina bianca o da un repo che ti pianta dopo due settimane.

Devo creare un MCP per ogni servizio, o bastano CLI, API e connettori esistenti?

Non serve un MCP per tutto — è un errore comune che aggiunge complessità inutile. Se un servizio ha già una CLI pulita o un'API ben fatta, spesso la usi diretta e chiudi. L'MCP dedicato conviene quando vuoi standardizzare l'accesso a quel servizio per più agenti, riusarlo in progetti diversi e dare al modello un'interfaccia stabile che non cambia sotto i piedi. È un trade-off tra velocità e riuso, e va deciso servizio per servizio: valutiamo insieme dove un MCP ripaga la costruzione e dove invece CLI o API ti bastano e avanzano.

Quali sono i migliori strumenti MCP per gestire memoria e repository di conoscenza?

Non c'è un "migliore" assoluto: dipende da cosa ci metti dentro. Per i fatti brevi e stabili funziona bene una memoria file-based leggera; per la conoscenza ampia serve un vector store con retrieval; per i documenti versionati conviene un MCP che parla direttamente col repository. Il rischio è montare uno stack più complicato del necessario e ritrovarsi a manutenerlo. Io ti do lo stack che uso davvero per il KMS — già testato, con i suoi limiti noti — e te lo adatto al tuo caso, così parti da qualcosa che gira invece che da una lista di tool da provare uno a uno.

Integriamo l'AI giusta, senza il caos.

Discovery call gratuita, 30 minuti. Mi dici cosa vuoi automatizzare o scalare, ti dico quali strumenti valgono davvero e come innestarli sui tuoi.

Prenota una discovery call →