Per AI engineering intendo tutto quello che serve perché un sistema basato su un modello funzioni dopo la demo. Il prompt è la parte visibile. La parte difficile è intorno: cosa il modello vede, come ragiona nel tempo, con quali strumenti agisce, e quando non dovrebbe agire affatto.
Questa pagina è una mappa. Non elenca gli articoli: quelli sono nell'hub AI Engineering. Qui metto in fila i livelli e le domande che uso per leggerli.
I livelli, dal più familiare al più trascurato
Prompt. Cosa dici al modello. Resta la base, ma con i modelli frontier sempre più vicini tra loro non è più dove si vince.
Context. Cosa il modello vede prima di rispondere: dati recuperati, formato, ordine, strumenti disponibili, cronologia. Più contesto non vuol dire risultato migliore; il rumore fa sbagliare con sicurezza. Nel 2026 è il livello che conta di più.
Loop. Come il modello ragiona nel tempo: osserva, decide, agisce, osserva di nuovo. Si progettano le condizioni di uscita e il modo in cui un errore viene gestito senza far collassare tutto.
Graph. Come coordini più agenti con responsabilità diverse quando un solo ciclo non basta: nodi, archi, percorsi condizionali espliciti.
Tool. Come costruisci gli strumenti con cui l'agente agisce. Un tool è un'API pubblica per un modello che legge la descrizione una volta e non fa domande. Se è ambiguo, l'errore non resta in quella chiamata: entra nel loop.
Non sono uno l'evoluzione dell'altro. Si sommano: un sistema multi-agente con un contesto sporco o tool mal descritti fallisce comunque. Le definizioni brevi sono nel glossario.
Tre domande prima di costruire
Serve davvero un agente? Se il lavoro è deterministico, l'errore deve essere visibile o il budget è stretto, uno script e un cron battono il loop. Lo racconto in Quando un agente non serve.
Dove gira il modello? Cloud o locale cambia privacy, costi, latenza e controllo sui log. Non c'è una risposta unica: la serie parte da Guida AI locale 1.
Chi decide l'architettura? Un modello propone quello che è più rappresentato nei suoi dati, non quello giusto per il tuo progetto. Vale per lo stack come per la struttura di un agente: prima i vincoli, poi il codice. È il filo di La trappola dello stack di default.
Come leggere il resto
Se parti da zero, leggi prima Dalla prompt alla graph engineering, che mette in fila i quattro livelli con un esempio di supporto clienti, poi Tool engineering. Se hai già un agente in produzione, guarda i pezzi sugli strumenti e sulle piattaforme: tutto è raccolto e aggiornato nell'hub AI Engineering.
Se invece stai usando l'AI per scrivere il codice di un sito o di un'app, il tema è un altro: lo tratto in Vibe coding.