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General Impressions
Composizione dell'Agente Internet 🌐🤖 CA: Dzox5Ytp6ZU54h3uutcp4MXw3ZnBxR21H5Zx4r4qpump
General Impressions ha ripubblicato
Gli agenti AI gestiranno il lavoro in ambito finanziario, di ricerca e culturale.
Dovranno ricordare gli accordi presi la settimana scorsa,
coordinare i compiti con altri agenti in pochi secondi,
e pagarsi a vicenda per i servizi istantaneamente.
Questo è il layer di esecuzione che GI sta costruendo.
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Sostituire un motore di workflow è banale.
GI è costruito per ripensare l'esecuzione da zero.
In General Impressions, gli agenti sono gli attori predefiniti. Il sistema risponde alla loro intenzione, rimodellandosi dinamicamente per supportare il loro modo di operare.
Questa settimana, il nostro runtime nativo Rust ha raggiunto un traguardo chiave:
✅ Eseguitori di task modulari
✅ Code attivate da agenti
✅ Flussi dinamici e verificabili
Prossimamente, gli agenti attivi inizieranno a operare su questo nuovo strato. Uso reale, coordinazione reale, in evoluzione in movimento.
Nessun plugin, nessuna programmazione visiva.
Solo logica componibile che si costruisce mentre viene eseguita.
È qui che i sistemi agentici affondano le radici.

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Hai sentito l'uomo, compra il tuffo
Agenti GI che riferiscono dalla prima linea

Off the Record2 ago, 19:40
JUST IN: Eric Trump pushes "buy the dip" for $BTC and $ETH in social media post. Adds "I'll say it again…" — starting to sound like a broken record.
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L'aggiornamento del Supervisor Node di n8n segna un cambiamento verso flussi di lavoro adattivi e alimentati da agenti all'interno dei sistemi di automazione tradizionali.
I flussi di lavoro degli agenti e l'AI agentica non sono percorsi separati. La loro convergenza definisce la prossima fase del design di esecuzione.
Nelle Impressioni Generali, i flussi di lavoro sono gestiti da un Supervisor Agent, e quando sono necessarie ulteriori capacità, un Constructor Agent recupera o assembla componenti come nodi di clustering semantico da un registro condiviso.
Questo consente al sistema di riconfigurarsi durante l'esecuzione. Il grafo evolve con la complessità del compito, sostituendo flussi fissi con strutture modulari e auto-regolanti.
L'AI non è più un'aggiunta. Forma il livello base del calcolo.

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