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Curriculum

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Indice dei contenuti

Progetti
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Ambrogio — Personal Agent Orchestrator – Progetto personale
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Il problema: lavorare con molti agenti — alcuni pilotati, altri i terminali che si usano normalmente (Codex, Claude Code) — e tenere traccia di cosa stanno facendo: chi lavora su cosa, dove è arrivato, diviso per progetto, con un posto solo dove guardare i risultati e i repository in ordine, senza confusione.

Come lo risolve: Ambrogio è un orchestratore di agenti AI e un registro di tracciabilità in un solo binario. Gli agenti esterni si usano nativamente e si interfacciano con lui lavorando i task e producendo i documenti finali — Ambrogio tiene il tracciato. Per lavori più semplici, o per qualunque motivo, è Ambrogio a creare un agente pilotato che fa il lavoro. Sito: ambrogio.tazlab.net.

Com’è strutturato: progetti, e dentro ogni progetto i task diventano code di task con un tetto dichiarato; il motore tiene la catena e la traccia — chi, cosa, quando, e perché la coda si è chiusa.

Un agente centrale, un solo binario: niente installazione; cronjob interni lanciano agenti interni o esterni — gli interni leggono e cercano nel motore, gli esterni restano i terminali di sempre; alcuni cronjob servono al sistema per tenere tutto in ordine, altri si configurano per compiti di routine sui progetti.

  • GitHub: il worker committa nel suo albero e consegna; il motore spinge il ramo, apre la pull request, la fonde dopo il controllo e riporta il tronco locale — un agente non ha la credenziale di GitHub.
  • Sandbox e segreti: ogni agente gira in una sandbox Landlock (percorsi dichiarati, rete e IPC ristretti), pulita e con scadenza: riceve solo i segreti del suo progetto (global + project), mai quelli del motore.
  • Progetti, documenti e le due porte: un progetto è un posto con una radice, i documenti i testi che un agente scrive (piano, roadmap, stato, revisioni), le consegne rapporti con artefatti verificabili. Go statico con SQLite dentro, pagina, API ed eventi dal binario; porta dell’operatore dietro token, porta degli agenti.

TazLab — piattaforma Cloud-Native & AI Engineering – Progetto personale
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Ago 2025 – oggi

Progetto personale evoluto da un server con container Docker a una piattaforma enterprise-grade (~80 pod): il salto è stato reso possibile dall’uso professionale degli agenti AI, impiegati per progettare, implementare e mantenere l’intera infrastruttura.

  • Kubernetes GitOps: cluster multi-nodo Talos Linux (VM su Proxmox) con Flux CD e Terraform/Terragrunt; bootstrap one-shot in ~12 minuti, senza interventi manuali.
  • Infrastruttura interamente IaC: Proxmox, Terraform/Terragrunt (cluster, VM, LXC), Ansible (playbook idempotenti); ogni componente è distruggibile e ricreabile in pochi minuti, con i dati persistenti su S3.
  • Segreti, PKI e zero-trust: HashiCorp Vault come unico backend (dynamic secrets, Vault Secrets Operator), PKI a 3 livelli con Root CA offline, mTLS su PostgreSQL con rotazione automatica — zero password applicative; rete Tailscale as-code senza IP pubblici.
  • Disaster recovery: backup offsite su S3, recupero autonomo dopo un blackout reale (~10 min), recovery completo da zero in <30 min.
  • AI Engineering: Mnemosyne (server MCP in Go, memoria semantica pgvector), Hindsight (memoria multi-agente, 745+ ricordi), Ambrogio (orchestratore di agenti, Go); TazPod (CLI Go) come workspace con agenti AI su VM Proxmox — una dedicata all’agente Hermes — raggiungibili via SSH/Tailscale.
  • Agenti AI nei processi: Claude Code, Codex, OpenCode, Pi, Gemini e OMP dentro GitOps, CI/CD e memoria multi-agente; Multica e Buzz su Kubernetes come piani di controllo self-hosted. Documentazione su wiki.tazlab.net e blog.tazlab.net.

Esperienza Lavorativa
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Insegnante di Matematica e Fisica, Istituto di istruzione secondaria — Mantova – Mantova, Italia
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Set 2013 – oggi

  • Didattica e Formazione: insegnamento di Matematica e Fisica nei licei.
  • Gestione Infrastruttura IT: amministrazione e manutenzione dell’infrastruttura informatica dell’istituto: sito web scolastico, registro elettronico e piattaforma Google Workspace.
  • Innovazione e Didattica AI: progettazione e conduzione di percorsi formativi sull’uso consapevole ed efficace dell’Intelligenza Artificiale Generativa per studenti e personale.

Programmatore, Libero Professionista – Bologna, Italia
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Nov 2007 – Apr 2011

Progettazione e sviluppo di portali web completi.

  • Progettati e sviluppati portali web completi con front-end dinamici e interfacce server-side per la gestione efficiente dei contenuti.
  • Sviluppate interfacce amministrative ad alta usabilità per ottimizzare le operazioni di gestione dei portali.
  • Competenze Tecniche applicate: JavaScript, HTML, XML, Python, JSP, Servlet; Database SQL.

Analista Sviluppatore Back-End, Objectway – Milano, Italia
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Nov 2003 – Nov 2007

Sviluppo back-end in team (clienti ING Bank e H3G).

  • ING Bank — Conto Arancio: partecipato allo sviluppo e all’integrazione dei moduli back-end per il lancio del primo servizio di home banking in Italia senza filiali fisiche, contribuendo a test e debugging per la stabilità della piattaforma.
  • H3G: partecipato allo sviluppo di un’interfaccia di configurazione web per i telefoni cellulari dell’era pre-smartphone e dei primi sistemi di notifica push verso i clienti; contribuito alla realizzazione di componenti back-end in grado di gestire picchi di traffico di migliaia di richieste al secondo.
  • Tecnologie utilizzate: Java, JavaBeans, Database SQL.

Assegnista di Ricerca, Università degli Studi di Bologna – Bologna, Italia
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Set 2001 – Nov 2002

Progettazione e sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale per la diagnostica medica.

  • Progettato e implementato un sistema esperto basato su Reti Neurali e Algoritmi Genetici per l’identificazione automatica di anomalie in immagini mammografiche (diagnosi precoce del tumore al seno).
  • Sviluppati modelli predittivi (SVM, Reti Neurali) per l’analisi di DNA Microarray, finalizzati all’identificazione di marcatori genetici e alla personalizzazione delle terapie.
  • Competenze Tecniche applicate: C, C++, Java; Reti Neurali Artificiali, Algoritmi Genetici, Support Vector Machine (SVM).

Istruzione e Formazione
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SSIS Bologna, Abilitazione all’insegnamento in Matematica e Fisica – Bologna, Italia
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2007 – 2009

CEFRIEL — Politecnico di Milano, Master di II livello in Tecnologia dell’Informazione – Milano, Italia
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2003 – 2004

Università degli Studi di Bologna, Laurea (110/110) in Fisica — Indirizzo Elettronico, Cibernetico, Intelligenza Artificiale – Bologna, Italia
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1995 – 2001

Competenze Linguistiche
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Lingua madre: Italiano

Inglese: B2

Competenze Tecniche
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Platform Engineering & Cloud-Native: Proxmox VE come base + infrastruttura interamente IaC: Terraform/Terragrunt (cluster, VM, LXC), Ansible (configurazione e installazione tooling, playbook idempotenti) e GitOps con Flux CD per il cluster; Kubernetes (Talos Linux), Docker/Podman, Helm, CI/CD (GitHub Actions); ambiente distruggibile e ricreabile in pochi minuti, dati persistenti su S3; storage distribuito (Longhorn), osservabilità (Prometheus, Grafana, alerting).

MLOps & AI Infrastructure: Deploy containerizzato di servizi di inferenza e memoria semantica su Kubernetes; PostgreSQL + pgvector (embeddings, ricerca vettoriale); protocollo MCP (server e client); operatività LLM end-to-end (Hindsight, Mnemosyne): migrazione e audit di basi di conoscenza, gestione di quota e rate-limit, monitoraggio e recovery; orchestrazione di agenti AI integrati in processi GitOps/CI-CD.

Sicurezza & Zero-Trust: HashiCorp Vault (PKI, dynamic secrets, Vault Secrets Operator), certificati mTLS con rotazione automatica, rete privata Tailscale as-code, cert-manager, Let’s Encrypt, Dex/OIDC.

Sviluppo Software: Go, Python, Bash (attivi); Java, C/C++ (pregressa esperienza); Git.

Cloud Provider: AWS, Hetzner (in produzione), Google Cloud, Cloudflare, Oracle Cloud (OCI).

AI Agents — uso professionale attivo: Claude Code, Codex, OpenCode, Pi, Gemini, OMP e gli orchestratori di agenti self-hosted Paperclip, Buzz e Multica: impiegati quotidianamente per progettare, implementare e mantenere infrastrutture e processi reali, non solo come assistenti di coding.

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