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Spectre — an OTP-native runtime for agents that stay understandable, governable, and recoverable. This site runs on it.
cat manifesto.md
Spectre gives one supervised agent ownership of its state and lifecycle. Optional spectre_* libraries add capabilities such as memory, planning, model selection, channels, or a browser: they are powers of that same agent, not different agents.
01 / propose
It may propose work; deterministic policies and your application decide what is allowed and when a side effect runs.
02 / compose
Install only the powers one agent needs. Each package has one job and never becomes a hidden second agent.
03 / evolve
The agent can learn from experience and propose a safer definition; evaluation, review, approval, activation, and rollback remain explicit.
$
grep --tag "OTP" posts/
[clear filter ×]ls -lat posts/
cat posts/it/beam-vm-elixir-agenti-ai-seri.md
Quando ho iniziato a costruire Spectre, scegliere Elixir per un progetto legato all'intelligenza artificiale sembrava quasi una provocazione. Nel mondo AI il percorso più comune è già tracciato. Si parte da Python, si ar
cat posts/it/agent-enterprise-spectre-controllo-sicurezza.md
Un chatbot che sbaglia una risposta crea una conversazione imbarazzante. Un Agent con credenziali di produzione che sbaglia crea un incidente. È in quella distanza che nasce il problema enterprise. Non quando aggiungiamo
cat posts/it/deepseek-harness-vs-spectre-plugin-o-kernel.md
"Everything is a plugin" è una frase irresistibile per uno sviluppatore. Promette libertà. Cambia il modello, cambia il registry dei tool, cambia il database, cambia il loop. Se una scelta non ti piace, la sostituisci da
cat posts/it/umani-governano-loop-spectre-streaming-0-3-2.md
Abbiamo costruito Agent capaci di lavorare per ore. Poi abbiamo assunto un umano per premere "Continue" ogni trenta secondi. Complimenti. Abbiamo automatizzato il lavoro creando un nuovo lavoro. Una collection di daily.d
cat posts/it/non-fidarti-del-modello-testare-agenti-spectre-come-software.md
Un agente ha prodotto la risposta corretta. Il test passa. Ma ha chiamato il modello tre volte quando non serviva? Ha preparato un'azione distruttiva prima dell'approvazione? Ha eseguito due volte la stessa operazione do
cat posts/it/spectre-morph-creare-un-agente-che-evolve.md
«Un agente che si modifica da solo» fa venire in mente quasi sempre l'immagine sbagliata. Sembra un modello che apre i propri file sorgente, riscrive un prompt, aggiunge un tool e si riavvia con più potere di quello che
cat posts/it/agente-spectre-news-lens-kinetic-action-language.md
Molte demo di agenti terminano quando il modello chiama una funzione. È sufficiente per dimostrare che il tool calling funziona, ma non basta per spiegare perché serva il runtime di un agente. I problemi interessanti ini
cat posts/it/un-turn-non-e-una-chiamata-al-modello-spectre-otp-policy.md
In molti framework per agenti, un turno inizia quando l'input raggiunge un modello e termina quando il modello ha finito di chiamare tool e ha prodotto una risposta. Io ho iniziato Spectre partendo da una domanda diversa
cat posts/it/l-agente-dovrebbe-esistere-nel-codice-non-nel-prompt.md
La maggior parte degli agenti esiste principalmente dentro un prompt. L'applicazione che li circonda può essere scritta in Python, TypeScript o Elixir, ma l'agente stesso è spesso un lungo messaggio di sistema: chi è, co
cat posts/it/iniziare-con-spectre.md
La maggior parte dei tutorial sugli agenti inizia con una chiamata a un modello. Invii un prompt, descrivi due strumenti, stampi la risposta e la demo funziona. Spectre ti chiede di iniziare da un altro punto. Prima di s
cat posts/it/costruire-un-agente-per-un-blog-con-spectre.md
Non ho costruito Spectre perché fosse difficile chiamare un LLM da Elixir. Quella parte è facile. Invii una richiesta, passi alcuni messaggi, descrivi qualche funzione e aspetti che il modello restituisca una tool call.
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