Deep Research, Agent Memory & Optimizations - The OpenSearch Meetup Amsterdam

** [Zeta Alpha] (zeta-alpha.com) invita la comunità Gen AI e Search ad Amsterdam per unirsi al nostro prossimo Meetup! **

Iniziamo alle 18:00 con pizza, rinfreschi, colloqui e networking (questo è un evento solo di persona).

Questa edizione si tuffa in argomenti tempestivi e di grande impatto che modellano il paesaggio di AI di oggi, con altoparlanti di AWS, Eliatra e Zeta Alpha. Non perderti!

** Di cosa parla il nostro gruppo: **
Siamo una comunità nell'area di Amsterdam con acuto interesse per l'intelligenza artificiale generativa, l'ingegneria di ricerca e la tecnologia open source. Che tu stia costruendo sistemi di produzione o semplicemente curiosi delle ultime e più grandi tecnologie di AI e di ricerca-come agenti, MCP, stracci, perfezionamenti, ricerca vettoriale-questo è lo spazio per te!
Diamo il benvenuto a tutti i livelli di abilità. Vieni a imparare e connettiti con altri ingegneri incrinati.

** Tempo e posizione **:
📅 27 agosto 2025 dalle 18:00 alle 20:30.
📍AWS Office, Mr.treublaan 7, 4 ° piano, 1097 dp, Amsterdam.

**Programma:**
18:00 - Arrivo. Prendi un po 'di 🍕 e 🥤.
18:30 - Comunità e contributo - Kris Freedain (AWS).
18:50 - Mantenere la conversazione: costruire una memoria di chat LLM persistente con OpenSearch - Lucas Jeanniot (Eliatra)
19:10 - Accelera i tuoi agenti AI in produzione con Amazon Bedrock Agentcore - Jordan Kramsky (AWS).
19:30 - Allontanarsi dalle vibrazioni: ottimizzare automaticamente gli agenti per la ricerca profonda - Arthur Câmara (Zeta alpha).
19:50 - Networking con bevande.
20:30 - Chiusura.

** Talks: **

** Comunità e contributo **
Community OpenSearch: scopri il progetto, la comunità e i diversi modi in cui puoi contribuire e aiutarlo a crescere.

*Speaker: [Kris Freedain] (https://www.linkedin.com/in/krisfreedain), responsabile della comunità per il comitato direttivo tecnico del progetto OpenSearch e OpenSearch Software.*
*Kris ha decenni di esperienza nella tecnologia, ma trova il collegamento delle persone la parte più appagante dell'essere un professionista della comunità. Kris è anche un amministratore federale per l'istanza di Fosssodon e funge da membro del consiglio di amministrazione della Fossstodon Foundation.*

** Mantenimento della conversazione: costruire una memoria di chat LLM persistente con opensearch **
In che modo un chatbot alimentato dall'intelligenza artificiale può mantenere il contesto a lungo raggio? Questa sessione esplorerà i passaggi pratici per l'impostazione e la gestione di una "memoria" di conversazione LLM locale utilizzando l'API di memoria di OpenSearch e l'indicizzazione. Copriremo come archiviare, recuperare e aggiornare sia il contesto di chat a breve che a lungo termine: il loro modello di linguaggio di grandi dimensioni può riprendere da dove si era interrotto. I partecipanti impareranno tecniche per la strutturazione dei dati, la gestione dell'indicizzazione e la progettazione di architetture di memoria che si traducono in interazioni AI più contestuali, personalizzate e durevoli.

*Speaker: [Lucas Jeanniot] (https://www.linkedin.com/in/lucas-jeanniot/), ingegnere dell'apprendimento automatico di Eliatra.*

** Accelera i tuoi agenti AI in produzione con Amazon Bedrock Agentcore **
Questa sessione introdurrà le funzionalità e le capacità di Bedrock Agentcore e come puoi sfruttare questi strumenti per eseguire agenti di intelligenza artificiale altamente efficaci su vasta scala. Copriremo le principali funzionalità Agentcore tra cui: Runtime, Identity, Memory, Gateway, Browser, Code Interpreter e Observability per aiutarti a accelerare su questo nuovo set di funzionalità Amazon Bedrock.

*Speaker:*[Jordan Kramsky] (https://www.linkedin.com/in/jordankramsky/)*, Sr. Solutions Architect - Startups at AWS.*

** Allontanandosi dalle vibrazioni: ottimizzare automaticamente gli agenti per una ricerca profonda **
In questo discorso, discuteremo di come ottimizzare sistemi complessi e multi-agenti senza fare affidamento solo su vibrazioni o la buona vecchia metrica "LGTM". Invece, mostreremo come consentire a un agente di esplorare più opzioni e di riscrivere i suoi suggerimenti autoriflettendosi nei propri successi e fallimenti, migliorando i propri suggerimenti per specializzarsi nei tipi specifici di query e corpus che incontrerà in produzione.

*Speaker: [Arthur Câmara] (https://www.linkedin.com/in/abcamara/), ingegnere di ricerca presso Zeta Alpha.