Se usi ancora i prompt... devi vedere questa evoluzione

Entra nella mia Accademia AI: https://www.rizzoaiacademy.com/ Vuoi sviluppare soluzioni AI avanzate: https://inferentia.xyz IG: https://www.instagram.com/simorizzo_ai/ Negli ultimi anni siamo passati dal Prompt Engineering al Context Engineering, poi all'Harness Engineering. Ora tutti parlano di Loop Engineering. Ma cos'è davvero? È solo l'ennesimo buzzword oppure rappresenta un cambiamento concreto nel modo in cui costruiamo agenti AI? In questo video ripercorriamo l'evoluzione di questi approcci, capiamo quando ha senso utilizzare il Loop Engineering, quali problemi risolve e vediamo esempi pratici per comprendere come progettare sistemi AI più autonomi e affidabili. Se sviluppi con LLM, Claude Code, Cursor, OpenAI o altri framework agentici, questo è un concetto che vale la pena conoscere. Se il video ti è stato utile, lascia un like e iscriviti al canale per altri contenuti su AI, agenti e sviluppo software. 00:00 Cos'è il Loop Engineering e l'hype del momento 00:29 Il nuovo paradigma lanciato dai creatori di Claude Code e OpenClow 01:25 L'evoluzione: dal Prompt Engineering al Context Engineering 04:39 Quando il Large Language Model diventa un Agente AI 06:01 Il problema del "Context Rot" e il degradamento delle performance 07:45 Cos'è l'Harness Engineering e l'estensione tramite File System 09:51 Come funziona la memoria persistente in OpenClow 11:33 Test pratici: differenze tra Prompt, Context e Harness Engineering 13:32 L'introduzione al Loop Engineering: un loop su loop sul loop 14:55 Esempi di automazione con Loop Engineering (GitHub issue e bug fixing) 16:45 Il progetto Auto Research di Andrej Karpathy 18:03 I 4 step fondamentali del Loop Engineering 19:05 Come settare i comandi /loop e /gol su Claude 20:26 L'importanza delle condizioni di terminazione e i 5 livelli di verifica 21:53 I loop con verità terrena ritardata (il caso dei post social) 23:54 Usare l'LLM come giudice (il caso del cloning di interfacce web) 27:52 Demo reale: ottimizzazione del prodotto fra matrici tramite Loop Engineering intelligenzaartificiale loopengineering aiagent