AI Tech stack, gli strumenti più utili da integrare nell'Intelligenza Artificiale

Introduzione: La Filosofia Dietro la Scelta degli Strumenti

Il creatore di questo video condivide il suo stack tecnologico completo, evidenziando come sia rimasto stabile per oltre un anno, dimostrando che la stabilità è un vantaggio. La filosofia principale è "capacità sopra gli strumenti" - concentrarsi sulla risoluzione dei problemi piuttosto che ossessionarsi sui singoli strumenti. L'approccio è AI-first perché oggi non c'è altro modo efficace di sviluppare software.

Infrastruttura Core: Le Fondamenta

Database: PostgreSQL

Scelta principale: PostgreSQL attraverso piattaforme come Neon o Supabase

• Vantaggi: Standard industriale per agenti AI, LLMs comprendono meglio SQL rispetto a NoSQL
• Alternative: MongoDB, Firestore (meno utilizzati recentemente per motivi di pricing e scaling)
• Open Source: Sì

Caching: Redis

Scelta principale: Redis per la sua velocità eccezionale

• Vantaggi: "Blazing fast", estremamente performante
• Alternative open source: Valkey (completamente compatibile)
• Uso: Ideale per caching in applicazioni ad alte prestazioni

Assistente AI per la Codifica: Claude Code

Scelta principale: Claude Code con Archon (progetto open source per knowledge e task management)

• Vantaggi: Considerato il miglior assistente AI per la codifica, con slash commands, sub-agent e Claude skills
• Alternative: Cursor 2.0, CodeX
• Integrazione: Funziona eccezionalmente bene con Archon per migliorare l'esperienza di codifica AI

Prototipazione No-Code: N8N

Scelta principale: N8N per prototipare rapidamente idee di agenti AI

• Vantaggi: Fantastico per validare strumenti e system prompt, molte integrazioni con app, focus su AI
• Alternative: Langflow, Flowwise
• Open Source: Sì, self-hostable

Framework per Agenti AI

Framework Principale: Pydantic AI

Scelta esclusiva: Pydantic AI per creare agenti individuali

• Vantaggi: Facilita la costruzione di agenti rispetto alle chiamate LLM raw, supporta nuovi protocolli (MCPU, A2A, AGUI)
• Alternative: Chiamate LLM dirette, altri framework
• Flexibilità: Mantiene controllo totale come con le chiamate raw

Multi-Agent: LangGraph

Scelta per workflow complessi: LangGraph per connettere agenti in sistemi multi-agent

• Vantaggi: Gestione stato eccellente, human-in-the-loop, persistenza del grafo, UI per visualizzazione
• Alternative: CrewAI, Pydantic AI Graphs
• Uso: Solo per casi d'uso complessi, non per over-engineering

Autorizzazione e Sicurezza: Arcade

Soluzione unica: Arcade per autorizzazione agenti e sicurezza strumenti

• Vantaggi: Gestisce OAuth flow per account utente (Gmail, Slack, etc.), SDK per server MCP sicuri
• Caratteristiche: Sicuro, granulare, integrazione con MCP
• Alternative: Nessuna comparabile identificata

Osservabilità: Langfuse

Monitoraggio essenziale: Langfuse per osservabilità degli agenti in produzione

• Vantaggi: Tracciamento token usage, costi, latenza, tool calls, integrazione LangGraph
• Alternative: LangSmith (non 100% open source), Helicone
• Open Source: Sì, incluso nel pacchetto Local AI

Strumenti Specifici per RAG Agents

Estrazione Dati

Per documenti complessi: Docling

• Vantaggi: Gestisce PDF con diagrammi, file Excel, supporta modelli self-hosted
• Alternative: LlamaIndex, Unstructured
• Open Source: Sì

Per siti web: Crawl4AI

• Vantaggi: Veloce, efficiente, pulisce automaticamente junk, integrazioni LLM
• Alternative: Firecrawl

Storage Vettoriale

Scelta principale: PostgreSQL con PGVector

• Vantaggi: Database unificato per dati regolari e vettoriali, scala estremamente bene
• Alternative dedicate: Quadrant, Pinecone (più veloci ma separate)
• Trade-off: Velocità vs integrazione

Memoria a Lungo Termine: Mem0

Implementazione RAG: Mem0 per memoria a lungo termine

• Vantaggi: Integrazione con qualsiasi database, facile da incorporare in qualsiasi agente
• Alternative: Zep (non open source)
• Flessibilità: Funziona con qualsiasi framework di agenti

Knowledge Graphs

Database grafo: Neo4j

• Vantaggi: UI bellissima, facile interrogazione, alta velocità, scalabilità
• Alternative: Memgraph, FolkloreDB
• Considerazioni: Licensing non ideale per uso commerciale

Libreria estrazione: Graffiti

• Vantaggi: Estrazione intelligente di entità e relazioni, focus specifico su knowledge graphs
• Alternative: LightRAG (combina vector DB e knowledge graph)

Valutazione: RAGAs

Metriche specializzate: RAGAs per valutazione RAG

• Vantaggi: Metriche come faithfulness, relevance, generazione automatica dataset test
• Uso: Complementare a Langfuse per valutazioni specifiche RAG

Web Search: Brave Search API

Ricerca web: Brave Search API

• Vantaggi: Privacy-focused, no tracking, indice indipendente, funzionalità AI search
• Alternative: Perplexity (più dettagliato ma più lento)

Automazione Web

Estrazione Live: Crawl4AI

Tool per agenti: Crawl4AI per estrazione live da siti web

• Vantaggi: Open source, veloce, feature-rich
• Piattaforme social: Ampify, Bright Data per LinkedIn, X, Instagram

Browser Automation: Playwright

Automazione deterministica: Playwright per testing e automazione web

• Vantaggi: "Re" dell'automazione web deterministica, supporto multi-browser
• Alternative: Puppeteer, Selenium
• Integrazione: Playwright MCP server per assistenti codifica AI

Browser Controllo AI: Browserbase

Controllo browser AI: Browserbase per agenti che controllano browser live

• Vantaggi: Infrastruttura gestita, sessioni registrate, anti-bot detection, Stagehand MCP server
• Caratteristiche: Director per controllo con linguaggio naturale, code generation

Full Stack Development

API Backend: FastAPI

Framework Python: FastAPI per API backend

• Vantaggi: Python-based (coerente con agenti AI), feature-rich
• Alternative: Flask (Python), Express (TypeScript)

Autenticazione

Semplice: Supabase Auth

• Vantaggi: Integrazione perfetta con database Supabase
• Enterprise: Auth0 per MFA, universal login, enterprise SSO
• Alternative: Clerk, Okta

Frontend

Library: React con Vite

• Vantaggi: Semplice, preferito da assistenti AI, applicazioni snappy e veloci
• Alternative: Next.js (meno stabile tra versioni), Vue.js

Componenti/Styling: ShadCN + Tailwind CSS

• Vantaggi: Standard moderno, funzionano fantasticamente bene

UI Builder Agentic: Lovable

• Vantaggi: System prompting per UI belle, integrazioni eccellenti, agent mode
• Alternative: Bolt.new, bolt.diy (open source)

Prototipazione Rapida: Streamlit

• Vantaggi: UI più semplici possibili, built-in Python, ideale per prototipi agenti

Monitoring e Analytics

Scelta principale: Sentry

• Vantaggi: Analytics real-time, funzionalità AI native, integrazioni complete
• Alternative: PostHog, Google Analytics

Pagamenti

Scelta principale: Stripe

• Vantaggi: Miglior developer experience
• Alternative: Lemon Squeezy, Paddle

Deployment e Infrastruttura

Containerizzazione: Docker

Standard: Docker per containerizzazione

• Vantaggi: Standard industriale, portabilità, isolamento

Orchestrazione: Kubernetes

Produzione: Kubernetes per orchestrazione container

• Vantaggi: Scalabilità, gestione complessa, auto-healing

CI/CD: GitHub Actions

Automazione: GitHub Actions per CI/CD

• Vantaggi: Integrazione nativa con GitHub, workflow flessibili

Self-Hosting e Local AI

Il creatore menziona un "pacchetto Local AI" che include molte tecnologie open source discusse:

• PostgreSQL
• Valkey (alternativa Redis)
• Langfuse
• Flowwise
• E altri strumenti open source

Questo permette di eseguire l'intero stack su hardware proprio, mantenendo controllo e privacy.

Conclusione: Un Ecosistema Integrato

Questo tech stack si distingue per:

1. Coesione: Tutti gli strumenti lavorano bene insieme
2. AI-First: Ogni componente scelto pensando all'integrazione AI
3. Flessibilità: Alternative disponibili per ogni componente
4. Stabilità: Stack rimasto stabile per oltre un anno
5. Open Source: Molti componenti open source e self-hostable

La filosofia finale è trovare ciò che funziona bene e rimanere con esso, mantenendo flessibilità per soluzioni migliori quando necessario. L'approccio AI-first non è più una scelta ma una necessità per lo sviluppo software moderno nel 2026.