.NET in pillole

In questa puntata parlo di Rebus, una libreria .NET che ci aiuta a fare un passo importante nell’architettura delle nostre applicazioni: passare da un sistema basato solo su chiamate dirette e sincrone a un modello basato su messaggi.
Quando un’applicazione cresce, non sempre ha senso fare tutto subito, dentro la stessa richiesta HTTP. Alcune operazioni possono essere messe in coda, elaborate in background o affidate ad altri componenti del sistema.
Rebus permette di introdurre questo approccio in modo pragmatico, aiutandoci a rendere le applicazioni più disaccoppiate, resilienti e più semplici da evolvere nel tempo.
Una puntata dedicata a chi vuole iniziare a ragionare meno in termini di “chiamate tra servizi” e più in termini di “eventi, comandi e messaggi”.
https://github.com/rebus-org/rebus
https://rebus.fm/what-is-rebus/
https://github.com/MassTransit/MassTransit
https://masstransit.io/
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In questa puntata torno sul tema degli AI Agent in .NET partendo da una considerazione: nella scora puntata avevo parlato di Semantic Kernel e mi ero perso la notizia che ad inizio mese Microsoft ha rilasciato ufficialmente Microsoft Agent Framework 1.0. 
Parliamo quindi di cosa cambia davvero, perché Agent Framework può essere visto come l’evoluzione naturale di Semantic Kernel e AutoGen, e quali sono le differenze più importanti per chi sviluppa applicazioni AI con .NET.
Vediamo il nuovo modello basato su agenti, sessioni, tool e workflow, il confronto con Semantic Kernel e soprattutto cosa significa tutto questo per chi ha già progetti o esperimenti basati sul vecchio approccio.
https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/overview/
https://devblogs.microsoft.com/agent-framework/microsoft-agent-framework-version-1-0
https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/migration-guide/from-semantic-kernel/
https://devblogs.microsoft.com/agent-framework/migrate-your-semantic-kernel-and-autogen-projects-to-microsoft-agent-framework-release-candidate/

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In questa puntata parlo di Semantic Kernel con un taglio pratico: quando serve davvero in un'applicazione .NET, dove puo' aiutare e dove invece rischia di essere solo complessita' in piu'. Il punto non e' solo chiamare un modello, ma integrare AI, tool e contesto senza perdere controllo e architettura.
https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/
https://github.com/microsoft/semantic-kernel
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-microsoft-extensions-ai-preview/
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/ai/microsoft-extensions-ai
https://learn.microsoft.com/it-it/azure/foundry-local/get-started

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In questa puntata parto da una novità di Visual Studio, Bookmark Studio, ma la uso come scusa per parlare di un problema molto più grande: orientarsi nel codice. Perché oggi non è più difficile scrivere codice, anche grazie all’AI. Il vero problema è riuscire a seguirlo, capirlo e non perdersi dentro codebase sempre più grandi e complesse. Ti racconto come affrontare questo problema in modo pratico, passando da strumenti come Solution Filter, bookmark evoluti e debugging più intelligente.
https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/bookmark-studio-evolving-bookmarks-in-visual-studio/
https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/ide/setting-bookmarks-in-code
https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/ide/filtered-solutions

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In questa puntata parlo di retry automatici, una di quelle cose che usiamo tutti senza pensarci troppo. Il problema è che i retry non sono sempre una soluzione: in molti casi possono amplificare i problemi, creare effetti collaterali e mettere in crisi interi sistemi. Vediamo quando hanno davvero senso, quando evitarli e soprattutto come usarli nel modo corretto.

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