Buongiorno ragazzi, in questi giorni ho lavorato a Deep Dog Agent, un progetto open source pensato per trasformare una semplice domanda in un report completo, organizzato e accompagnato dalle fonti. Non è la classica chat alla quale fai una domanda e ricevi immediatamente una risposta generica. Deep Dog prima prepara un piano di ricerca, poi divide il lavoro tra più agenti, consulta il web, raccoglie le informazioni più interessanti e infine produce un unico documento ordinato. In pratica può essere utilizzato per: - confrontare software e servizi; - analizzare prodotti e tecnologie; - raccogliere informazioni aggiornate; - preparare ricerche per video e articoli; - studiare un argomento partendo da più fonti; - generare report con collegamenti alle pagine consultate. 🔎 Come funziona Deep Dog utilizza due componenti principali: 1. Un modello AI, come DeepSeek, che pianifica la ricerca, analizza i risultati e scrive il report. 2. Un motore di ricerca per agenti, come Exa, che permette al sistema di cercare e recuperare informazioni dal web. Il funzionamento generale è questo: Domanda ↓ Piano di ricerca ↓ Divisione del lavoro tra agenti ↓ Ricerca sul web con Exa ↓ Analisi e confronto delle fonti ↓ Creazione del report finale L’utente deve soltanto scrivere la domanda e avviare la ricerca. 💰 Quanto costa utilizzarlo? Deep Dog è open source e può essere scaricato gratuitamente. Per effettuare le ricerche servono però le API del modello e del motore di ricerca. La buona notizia è che, per fare prove e ricerche occasionali, i costi possono essere molto contenuti. Exa Al momento Exa offre: - 20 dollari di credito alla registrazione; - successivamente 10 dollari di credito gratuito ogni mese; - nessun metodo di pagamento richiesto per il piano Starter. Quindi non sono 20 dollari regalati ogni mese: sono 20 dollari iniziali più 10 dollari mensili. I crediti e le condizioni possono cambiare, quindi conviene controllare la pagina ufficiale dei prezzi di Exa. Per molte prove, i crediti gratuiti possono essere più che sufficienti. Deep Dog utilizza Exa per trovare pagine, documenti e contenuti rilevanti da consegnare agli agenti.

Se state costruendo agenti, workflow o sistemi RAG, Exa.ai è uno strumento molto interessante da conoscere. Non è un motore di ricerca “classico” pensato per l’utente finale. È progettato soprattutto per essere usato da applicazioni AI e agenti, tramite API o MCP. In pratica, invece di chiedere a un modello di “inventarsi” informazioni aggiornate, possiamo far fare a Exa la parte di ricerca sul web e poi passare i risultati al nostro LLM. Il flusso diventa: Agente → Exa cerca sul web → recupera fonti e contenuti → LLM analizza → risposta finale La cosa interessante è che Exa può restituire non solo i link, ma anche il testo delle pagine e gli estratti più rilevanti già pronti per essere usati da un modello AI. La Search API costa attualmente 7 $ ogni 1.000 richieste, fino a 10 risultati per ricerca. Per cosa può essere utile? Può essere usato per: - creare agenti che fanno ricerche sul web; - generare report con fonti; - costruire sistemi RAG aggiornati; - monitorare notizie o eventi; - cercare aziende, persone o informazioni specifiche; - arricchire dati; - dare accesso al web a un agente MCP. Exa mette infatti a disposizione Search API, Contents API, Agent API, Monitors e accesso tramite MCP. La parte interessante: c’è un piano gratuito Al momento Exa offre: 20 $ di crediti alla registrazione + 10 $ gratuiti ogni mese. Non serve inserire una carta di credito. Nel piano gratuito sono inclusi anche accesso al server MCP, integrazioni e tutti gli endpoint principali. Considerando che una normale ricerca costa circa 0,007 $, i 10 $ mensili permettono di fare parecchi test senza spendere nulla. Un esempio concreto Immaginate di creare un agente con n8n o LangGraph e chiedergli: “Cercami le ultime notizie sulle nuove GPU NVIDIA, confronta almeno 5 fonti e fammi un report.” L’agente potrebbe usare Exa per trovare le fonti aggiornate, recuperare i contenuti e poi lasciare a DeepSeek, GPT, Claude o un altro modello il compito di analizzarle e creare il report.

Gli ho dato un girato grezzo, senza tagli. Non ho toccato niente — ho solo collegato il server MCP. Risultato: timeline costruita da sola, errori e pause morte già fuori. In questo video ti faccio vedere tutto il processo, dall'inizio alla fine: 1️⃣ Come si installa il server MCP di DaVinci Resolve 2️⃣ Il comando esatto da dare a Codex, in italiano 3️⃣ Il momento in cui vedo il risultato per la prima volta (in diretta, senza montaggio) 4️⃣ Il prima/dopo, analizzato insieme ⚠️ Onestà: non è perfetto. Alcuni tagli sono troppo netti e li ho dovuti sistemare a mano. Ma il grosso del lavoro — quello noioso — lo fa lui. Se monti video lunghi con tanto girato, ti risparmia ore ogni settimana. 🎬 Video completo Montaggio automatico in DaVinci Resolve con Codex e MCP: tutorial completo 📌 I comandi esatti li trovi in descrizione e nel primo commento pinnato. 💬 Domanda per voi Quale girato vorreste far montare a Codex per primo? Scrivetelo qui sotto e faccio un test in diretta nella prossima call. 🔧 Cosa ti serve per replicarlo - Codex (OpenAI) — https://openai.com/it-IT/codex/ - DaVinci Resolve - https://www.blackmagicdesign.com/it/event/davinciresolvedownload - Server MCP per DaVinci Resolve — https://github.com/hiteshK03/davinci-resolve-mcp - Un girato grezzo da montare

Autometor e MCP: crea workflow su N8N con prompt. In questo video ti mostro le nuove funzionalità della dashboard: agent mode per sviluppare codice, router per scegliere quando usare il web, e soprattutto la creazione di automazioni N8N direttamente da prompt. Ho configurato modelli locali e cloud, e con MCP collego N8N per generare workflow (es. riassunto email giornaliero). Tutto già pronto: scarichi, installi e usi.

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