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Percorso

Backend developer che integra LLM

API, function calling, streaming, agents e MCP: le tappe che contano.

Sei uno sviluppatore backend che vuole portare l'intelligenza artificiale dentro le sue applicazioni in modo solido, non come demo. Questo percorso ti guida dalle primitive fondamentali (function calling, streaming) fino agli standard protocollari più recenti (MCP, agenti autonomi), con un occhio alle release che hanno cambiato cosa è possibile costruire oggi.

  1. 01

    Perché conta per te

    La primitiva che trasforma un LLM da chatbot a componente software richiamabile: senza function calling non esiste integrazione backend seria.

    Alto Infrastruttura AI

    Function calling: GPT impara a parlare in JSON

    OpenAI introduce nell'API la 'function calling': il modello restituisce JSON strutturato conforme a uno schema, abilitando integrazioni affidabili con tool esterni senza prompt engineering fragile.
  2. 02

    Perché conta per te

    Il framework che ha standardizzato come si costruisce una catena LLM in Python: capire le sue astrazioni ti spiega perché tutti i framework successivi le hanno copiate o rifiutate.

    Pietra miliare Agenti

    LangChain: nasce il framework per applicazioni LLM

    Harrison Chase rilascia LangChain, libreria Python open source per concatenare LLM con prompt template, memoria, tool e fonti dati esterne. Diventerà la stack di default delle prime app LLM.
  3. 03

    Perché conta per te

    Presenta Assistants API, JSON mode e context window da 128k: tutte e tre cambiano come si progetta un backend AI in produzione.

    Alto Modelli foundation

    OpenAI DevDay: GPT-4 Turbo, GPTs, Assistants API in un'ora

    Alla prima conferenza developer di OpenAI: GPT-4 Turbo (128K context, prezzi più bassi), GPTs (versioni personalizzate di ChatGPT shareabili), Assistants API (agenti gestiti). Pivot prodotto + sviluppo.
  4. 04

    Perché conta per te

    La prima famiglia di modelli con intelligence differenziata per costo/velocità/qualità: il momento in cui il routing multi-model diventa una scelta di architettura reale.

    Pietra miliare Modelli foundation

    Claude 3 (Opus, Sonnet, Haiku): Anthropic supera GPT-4

    Anthropic lancia la famiglia Claude 3 in tre taglie. Opus, il top di gamma, supera GPT-4 su MMLU, HumanEval, MATH. Visione multimodale nativa. Per la prima volta GPT-4 non è il leader assoluto.
  5. 05

    Perché conta per te

    Lo standard aperto che permette al tuo backend di esporre tool a qualsiasi agente compatibile: adottarlo subito significa non dover riscrivere l'integrazione tra sei mesi.

    Alto Infrastruttura AI

    Model Context Protocol: lo standard aperto per connettere LLM e dati

    Anthropic apre il Model Context Protocol (MCP), uno standard JSON-RPC che fa parlare gli assistenti AI con tool, file system, database e SaaS senza integrazioni ad-hoc per ogni modello.
  6. 06

    Perché conta per te

    Il framework minimalista di Hugging Face per agenti code-first: utile per capire come si orchestrano task multi-step senza una libreria pesante.

    Medio Agenti

    Smolagents di Hugging Face: agenti che scrivono codice invece di JSON

    Hugging Face rilascia smolagents, libreria minimale per agenti LLM in ~1000 righe. Promuove il paradigma 'code agents': l'agente scrive snippet Python invece di chiamate tool JSON.
  7. 07

    Perché conta per te

    Il modello di riferimento per task backend complessi nel 2026: contesto lunghissimo e tool use avanzato ridefiniscono cosa si può delegare a un agente in produzione.

    Pietra miliare Modelli foundation

    Claude Opus 4.6: contesto 1M, agent teams e leadership su Terminal-Bench 2.0

    Anthropic rilascia Opus 4.6: prima Opus con contesto 1M token in beta, agent teams in Claude Code, leadership su Terminal-Bench 2.0 e Humanity's Last Exam. Prezzo invariato a $5/$25.