Bene, colleghi manipolatori di dati e architetti di algoritmi, radunatevi! Ho passato più tempo ad affrontare le ultime novità di Gemini di Google e gli aggiornamenti più ampi della piattaforma AI che con la mia famiglia, e lasciatemelo dire, i recenti progressi sono genuinamente entusiasmanti. Non stiamo parlando di fuffa di marketing; stiamo parlando di miglioramenti tangibili, incentrati sullo sviluppatore, che stanno rimodellando il modo in cui costruiamo applicazioni intelligenti. Dai livelli API fondamentali alle interazioni multimodali all'avanguardia e agli strumenti robusti, Google ha rilasciato alcune funzionalità davvero solide tra la fine del 2025 e l'inizio del 2026. Non è solo un "game-changer" (bleah, odio quel termine); è un'evoluzione pratica che ci consente di costruire sistemi AI più sofisticati, affidabili e reattivi.
Tagliamo corto e immergiamoci nel cuore tecnico di ciò che è arrivato.
L'Evoluzione della Superficie API Gemini: Oltre i Semplici Prompt
L'API core di Gemini continua a maturare e le recenti iterazioni, in particolare la serie Gemini 3 (Gemini 3 Pro e Gemini 3 Flash, lanciati rispettivamente a novembre e dicembre 2025), sono una testimonianza dell'impegno di Google a spingere i limiti dei modelli fondamentali. Non si tratta solo di incrementi; rappresentano salti significativi nel ragionamento, nella multimodalità e nelle capacità di codifica agentica.
Ciò che è genuinamente impressionante è la finestra di contesto ampliata. Il modello Gemini 2.5 Pro, ad esempio, supporta una finestra di contesto di un milione di token, consentendogli di analizzare vaste quantità di testo o persino trascrizioni video complete con una facilità senza precedenti. Non si tratta solo di fornire più dati; si tratta di consentire al modello di mantenere una comprensione coerente e profonda attraverso interazioni estese, il che è fondamentale per attività complesse come la generazione di contenuti di lunga forma, l'analisi intricata del codice o gli agenti conversazionali multi-turno. Per una panoramica più ampia del panorama, dai un'occhiata al nostro LLM Deep Dive 2025: Perché Claude 4 e GPT-5.1 Cambiano Tutto.
Dal punto di vista dell'API, l'interazione con questi modelli implica una comprensione sfumata dei parametri generation_config e safety_settings. Ad esempio, quando si invoca generateContent, non si sta semplicemente inviando una stringa grezza; si sta orchestrando il comportamento del modello attraverso un payload JSON strutturato:
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{"text": "Analizza questo snippet di codice per potenziali vulnerabilità e suggerisci miglioramenti:"},
{"text": "def calculate_discount(price, quantity):\n if quantity > 10:\n return price * quantity * 0.9\n return price * quantity"}
]
}
],
"generation_config": {
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.95,
"top_k": 40,
"max_output_tokens": 8192,
"stop_sequences": ["```end"]
},
"safety_settings": [
{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_LOW_AND_ABOVE"}
],
"tools": [
// ... le dichiarazioni di funzione vanno qui
]
}
Il parametro temperature controlla la casualità dell'output (inferiore per più deterministico, superiore per più creativo), top_p e top_k influenzano il campionamento dei token e max_output_tokens è una protezione cruciale. Ho scoperto che la regolazione fine di questi, in particolare temperature e top_p, è essenziale per bilanciare la creatività con l'accuratezza fattuale, soprattutto in domini sensibili. Le stop_sequences sono anche preziose per controllare la lunghezza e il formato dell'output, garantendo che il modello aderisca alle strutture di risposta previste.
Maestria Multimodale: Approfondimento delle Capacità di Gemini Pro Vision
Le capacità multimodali di Gemini, in particolare Gemini Pro Vision, si sono genuinamente spostate oltre la semplice didascalia delle immagini. Stiamo parlando di ragionamento visivo e testuale profondamente integrato che può affrontare problemi complessi del mondo reale. La capacità di combinare senza soluzione di continuità diversi tipi di informazioni (testo, immagini, video) e generare quasi qualsiasi output è un fattore di differenziazione significativo.
Per gli sviluppatori, ciò significa che la struttura di input per generateContent può ora includere URI di dati immagine o persino oggetti video. Ciò consente attività come l'analisi di etichette di prodotto, l'estrazione di dati da fatture o persino la generazione di descrizioni accessibili per le immagini all'interno di documenti HTML.
Considera uno scenario in cui stai costruendo un sistema di ispezione automatica della qualità per una linea di produzione. Con la Gemini Multimodal Live API, puoi trasmettere in streaming i dati video a Gemini, che quindi elabora lo stream, identifica i prodotti leggendo i codici a barre, esegue ispezioni visive in tempo reale e produce oggetti JSON strutturati che dettagliano eventuali difetti. Non si tratta solo di identificare oggetti; si tratta di ragionare su dati spaziali e temporali.
Un tipico input multimodale per l'analisi delle immagini potrebbe essere simile a questo in Python:
import google.generativeai as genai
import base64
# Supponendo che `image_bytes` siano i byte grezzi di un'immagine
encoded_image = base64.b64encode(image_bytes).decode('utf-8')
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')
response = model.generate_content([
"Descrivi questo prodotto, identifica eventuali difetti visibili e suggerisci un punteggio di qualità da 1 a 10.",
{
"mime_type": "image/jpeg", # O image/png, ecc.
"data": encoded_image
}
])
print(response.text)
Questo è un primitivo potente. Stiamo vedendo modelli non solo "vedere" ma "comprendere" il contesto e le relazioni all'interno dei dati visivi, il che apre intere nuove classi di applicazioni. Il modello nano-banana, menzionato nel contesto di Google AI Studio, suggerisce ulteriormente capacità visive specializzate, forse più efficienti, probabilmente ottimizzate per attività specifiche come la modifica di foto.
Chiamata di Funzioni: Orchestrazione di Strumenti Esterni con Precisione
La chiamata di funzioni è diventata rapidamente una delle funzionalità più influenti per la costruzione di applicazioni AI agentiche sofisticate. Con i recenti aggiornamenti, in particolare in Gemini 2.0 Flash e nella serie Gemini 3, la capacità del modello di discernere quando e come invocare strumenti esterni è notevolmente precisa. Non si tratta più solo di generare testo; si tratta di generare oggetti JSON strutturati che specificano le chiamate di funzione e i loro argomenti, colmando efficacemente il divario tra linguaggio naturale e azione programmatica.
L'API supporta la definizione di funzioni utilizzando JSON Schema, che è un modo robusto e indipendente dal linguaggio per descrivere i tuoi strumenti. Per gli sviluppatori Python, l'SDK offre persino la generazione automatica dello schema da funzioni Python semplici, semplificando notevolmente l'integrazione. Se gestisci esportazioni di dati da queste funzioni, puoi utilizzare questo convertitore da JSON a CSV per elaborare i risultati.
Ciò che è particolarmente entusiasmante è l'introduzione della chiamata di funzioni parallela e composizionale. Ciò significa che il modello può ora proporre di chiamare più funzioni contemporaneamente o in una sequenza, consentendo flussi di lavoro multi-step più complessi senza richiedere più prompt avanti e indietro dall'applicazione. Questo semplifica notevolmente il comportamento agentico.
Ecco un esempio semplificato di definizione di strumenti ed esecuzione di una chiamata di funzione:
import google.generativeai as genai
# Definisci uno strumento (ad esempio, un'API meteo)
def get_current_weather(location: str):
"""Recupera il meteo corrente per una determinata località."""
# In una vera app, questo effettuerebbe una vera chiamata API
if location == "London":
return {"temperature": "10°C", "conditions": "Nuvoloso"}
elif location == "New York":
return {"temperature": "5°C", "conditions": "Piovoso"}
return {"temperature": "N/A", "conditions": "Sconosciuto"}
# Registra lo strumento con il modello
tools = genai.GenerativeModel.from_function(get_current_weather)
model = genai.GenerativeModel('gemini-3-pro-preview', tools=[tools]) # Utilizzo di un modello Gemini 3 per funzionalità avanzate
chat = model.start_chat()
response = chat.send_message("Com'è il tempo a Londra?")
# Il modello probabilmente restituirà un oggetto FunctionCall
if response.candidates.content.parts.function_call:
function_call = response.candidates.content.parts.function_call
print(f"Il modello vuole chiamare: {function_call.name} con argomenti: {function_call.args}")
# Esegui la funzione in base alla richiesta del modello
function_output = globals()[function_call.name](**function_call.args)
print(f"Output della funzione: {function_output}")
# Invia l'output della funzione al modello per una risposta in linguaggio naturale
final_response = chat.send_message(
genai.types.ToolOutput(tool_code=function_output)
)
print(f"Risposta AI finale: {final_response.text}")
L'aspetto chiave qui è il controllo esplicito. Il modello propone un'azione, ma la tua applicazione la esegue. Questa separazione delle preoccupazioni è fondamentale per la sicurezza, l'audit e la garanzia che l'AI non esegua autonomamente azioni non intenzionali.
Sviluppo Locale: Miglioramenti agli SDK e alla CLI
Per gli sviluppatori che vivono nel terminale, l'introduzione della Gemini CLI (lanciata a giugno 2025) è una gradita aggiunta. Questo agente AI open-source porta la potenza di Gemini direttamente nella tua riga di comando, offrendo un accesso leggero a modelli come Gemini 2.5 Pro con generosi limiti di utilizzo gratuito.
La CLI non è solo un wrapper per l'API; è un'utility versatile per la generazione di contenuti, la risoluzione dei problemi e persino la ricerca approfondita. Vanta strumenti integrati per il grounding di Google Search, le operazioni sui file, i comandi shell e il recupero dal web. Inoltre, è estensibile tramite il Model Context Protocol (MCP), che ti consente di integrare strumenti personalizzati e creare flussi di lavoro altamente specializzati. Questo è genuinamente potente perché significa che il tuo agente AI può interagire direttamente con il tuo ambiente locale, rendendolo un programmatore di coppia iper-intelligente.
Ad esempio, utilizzando la CLI, puoi dirgli di:
gemini -p "Riassumi le modifiche nella directory 'src/' dall'ultimo commit e crea un file markdown denominato 'changelog.md' con il riepilogo." --tools "filesystem,git"
Questo comando sfrutta gli strumenti integrati del file system e di Git per interagire con la tua codebase locale, dimostrando una miscela pratica di ragionamento AI ed esecuzione locale. I flag --output-format json e --output-format stream-json sono anche incredibilmente utili per lo scripting e l'integrazione della CLI in flussi di lavoro automatizzati.
Sul fronte dell'SDK, mentre il Vertex AI SDK for Python rimane una piattaforma robusta, Google ha chiaramente segnalato un cambiamento. A partire dal 24 giugno 2025, diversi moduli Generative AI all'interno del Vertex AI SDK sono deprecati, con una forte raccomandazione di utilizzare il Google Gen AI SDK dedicato per funzionalità come generative_models, language_models, vision_models, tuning e caching. Questo è un dettaglio cruciale per chiunque pianifichi un nuovo sviluppo o mantenga applicazioni esistenti, implicando un'esperienza SDK più mirata e semplificata per le attività generative AI di base. Il Vertex AI SDK continuerà a essere la scelta migliore per i moduli di Valutazione, Motori di Agenti, Gestione dei Prompt e Ottimizzazione dei Prompt, mantenendo il suo ruolo di piattaforma MLOps di livello enterprise.
AI Responsabile: Protezioni Pragmatiche per la Produzione
Siamo onesti: distribuire un'AI generativa potente senza robusti meccanismi di sicurezza è irresponsabile. Google ha continuato a perfezionare le sue impostazioni di AI Responsabile, offrendo soglie di sicurezza regolabili su quattro categorie di danno chiave: contenuti pericolosi, molestie, discorsi d'odio e contenuti sessualmente espliciti.
Queste impostazioni non sono solo caselle di controllo; consentono un controllo granulare su come vengono filtrati gli output del modello. Puoi impostare soglie (ad esempio, BLOCK_NONE, BLOCK_LOW_AND_ABOVE, BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE, BLOCK_HIGH_AND_ABOVE) per ciascuna HarmCategory. Questo è fondamentale perché ciò che è accettabile in un'applicazione (ad esempio, uno strumento di scrittura creativa) potrebbe essere del tutto inappropriato in un'altra (ad esempio, un chatbot di assistenza clienti).
Ad esempio, in una pipeline di generazione di contenuti, potresti configurare le tue safety_settings in questo modo:
safety_settings=[
{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"},
{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_LOW_AND_ABOVE"},
{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
]
È importante ricordare che questi filtri operano sulla probabilità che un contenuto sia non sicuro, non necessariamente sulla sua gravità. Ciò significa che una bassa probabilità di un danno altamente grave potrebbe comunque passare se la soglia è impostata troppo alta. La documentazione afferma chiaramente che gli sviluppatori sono responsabili della comprensione dei propri utenti e dei potenziali danni, sottolineando la necessità di una rigorosa valutazione manuale e di un post-elaborazione oltre alle protezioni integrate dell'API. Questa è una presa di coscienza: nessun sistema automatizzato è una panacea e la supervisione umana rimane fondamentale.
Prestazioni e Latenza: Cosa C'è Sotto il Cofano
Le prestazioni sono spesso l'assassino silenzioso delle grandi funzionalità AI. L'attenzione recente alle API di streaming e alle ottimizzazioni del modello è un grande vantaggio per l'esperienza utente. La Gemini Live API, ad esempio, vanta una latenza inferiore al secondo per il primo token, il che è fondamentale per interazioni vocali e video naturali e in tempo reale. Ciò si ottiene attraverso un'API stateful che utilizza WebSocket per una comunicazione server-server a bassa latenza, consentendo lo streaming bidirezionale di audio, video e testo.
Le risposte in streaming, in cui il modello invia i token in blocchi man mano che vengono generati, migliorano notevolmente la latenza percepita e l'interattività, soprattutto per gli output lunghi. Questo è prezioso per chatbot, assistenti di codice e riepilogatori, dove gli utenti si aspettano un feedback immediato.
Inoltre, le ottimizzazioni come l'efficienza dei token migliorata del modello Gemini 2.5 Flash (utilizzando il 20-30% di token in meno rispetto alle versioni precedenti) si traducono direttamente in costi inferiori e tempi di elaborazione più rapidi per le applicazioni ad alta produttività. Questo tipo di efficienza conta quando si opera su larga scala.
Sebbene non abbia eseguito benchmark indipendenti estesi sui numeri di latenza assoluti, la sensazione di interagire con modelli in streaming, soprattutto tramite la CLI o interfacce web reattive, è notevolmente migliorata. La capacità di iniziare a elaborare una risposta parziale mentre il resto è ancora in fase di generazione consente una progettazione dell'applicazione più dinamica e reattiva.
Approfondimento Esperto: La Rivoluzione degli Agenti e il Paradigma "Tool-First"
Ciò che sto vedendo svolgersi, in particolare con i progressi nella chiamata di funzioni, l'estensibilità della Gemini CLI tramite MCP e la multimodal Live API, è una chiara accelerazione verso un'architettura agentica "tool-first". Non si tratta solo del fatto che l'LLM generi testo; si tratta del fatto che l'LLM diventi l'orchestratore di un ricco ecosistema di strumenti e fonti di dati.
Il Gemini Deep Research Agent (lanciato in anteprima a dicembre 2025) e la deprecazione dei vecchi strumenti Gemini Code Assist a favore della modalità agente (ottobre 2025) sono forti indicatori di questo cambiamento. Ci stiamo spostando dalle semplici chiamate API alla costruzione di agenti complessi e autonomi che possono pianificare, eseguire e sintetizzare risultati da attività multi-step su vari sistemi esterni.
La mia previsione è che il successo della tua prossima applicazione AI non dipenderà solo dall'intelligenza grezza dell'LLM, ma da quanto efficacemente integrerai e gestirai il suo accesso agli strumenti. Pensalo come un'ingegneria inversa dei prompt: invece di creare il prompt perfetto, creerai il set di strumenti perfetto e definirai schemi robusti per quegli strumenti. La capacità del modello di ragionare sulla disponibilità degli strumenti, comprenderne le capacità e generare chiamate di funzione precise sarà il collo di bottiglia e il fattore di differenziazione. Gli sviluppatori che padroneggiano la definizione di funzioni chiare e atomiche con schemi JSON ben strutturati e costruiscono sistemi resilienti per eseguire e restituire gli output degli strumenti avranno un vantaggio significativo. Il futuro è meno sulla potenza grezza del modello e più sull'efficace agency del modello.
Controllo di Realtà e Prospettive Future
Sebbene i progressi siano innegabili, è fondamentale mantenere una visione pragmatica.
Sfide di Documentazione e Debugging
Sebbene la documentazione API di base sia generalmente solida, gli esempi tecnici approfonditi, multimodali, multi-strumento e agentici a volte possono sembrare sparsi o richiedere inferenze significative da guide di alto livello. Mi piacerebbe vedere modelli architettonici canonici più concreti con esempi di codice concreti, soprattutto per la Live API e le integrazioni MCP.
Il debug del motivo per cui un agente ha scelto un particolare strumento, o non l'ha scelto, può ancora essere impegnativo. L'introduzione dei "riepiloghi del pensiero" in Gemini API e Vertex AI per Gemini 2.5 Pro e Flash è un passo nella giusta direzione, fornendo una visione più strutturata del processo di pensiero del modello. Questo deve essere ampliato e reso più facilmente accessibile per un'introspezione profonda.
Variabilità di Costo e Latenza
Sebbene l'efficienza dei token stia migliorando con modelli come Gemini 2.5 Flash, i flussi di lavoro agentici complessi che coinvolgono più chiamate di funzioni e contesti lunghi possono comunque accumulare costi. Una ripartizione dei costi più granulare e strumenti di ottimizzazione all'interno di Google AI Studio e Vertex AI sarebbero molto vantaggiosi. Inoltre, sebbene lo streaming migliori la latenza percepita, ottenere risposte coerenti e a bassa latenza per ogni token, soprattutto in scenari multimodali altamente dinamici, rimane una sfida. Fattori come le condizioni di rete e il carico del modello possono ancora introdurre variabilità.
Guardando al futuro, prevedo un'integrazione ancora più stretta tra Gemini e i servizi Google Cloud. L'"app builder" in Google AI Studio, con le sue integrazioni con un clic per i dati di Google Search e Google Maps, suggerisce un futuro in cui il grounding e l'accesso ai dati esterni sono integrati direttamente nelle capacità del modello, riducendo le allucinazioni e migliorando l'accuratezza fattuale. I prossimi marketplace di modelli personalizzati all'interno di Google AI Studio suggeriscono anche un futuro in cui possiamo condividere e monetizzare modelli specializzati all'interno dell'ecosistema.
Conclusione
È un momento entusiasmante per essere uno sviluppatore che lavora con Google AI. I recenti aggiornamenti all'API Gemini, le potenti capacità multimodali di Gemini Pro Vision, la precisione pratica della chiamata di funzioni e gli strumenti di sviluppo intuitivi come la Gemini CLI ci forniscono una tavolozza incredibilmente ricca per creare applicazioni intelligenti. Ci stiamo spostando rapidamente dalla semplice generazione di testo a sistemi agentici sofisticati che possono interagire con il mondo reale. Sebbene ci siano ancora spigoli vivi e aree di miglioramento, la traiettoria è chiara: Google sta investendo molto per rendere Gemini una piattaforma robusta, efficiente e profondamente integrata per gli sviluppatori. Quindi, rimboccati le maniche, sperimenta queste nuove funzionalità e costruiamo insieme un'AI davvero straordinaria.
Fonti
Questo articolo è stato pubblicato dal Team Editoriale di DataFormatHub, un gruppo di sviluppatori e appassionati di dati dedicati a rendere la trasformazione dei dati accessibile e privata. Il nostro obiettivo è fornire approfondimenti tecnici di alta qualità insieme alla nostra suite di strumenti per sviluppatori incentrati sulla privacy.
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