Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : FastAPI
Un tableau de bord d’approbation pour un agent de correction Kubernetes : FastAPI et React
Créez un backend FastAPI avec une liste d’autorisation kubectl et un tableau de bord d’approbation React, afin qu’un agent de correction d’LLM ne puisse résoudre les incidents qu’après que quelqu’un ait cliqué sur « Approver ».
11 min de lectureFlux bancaires multi-agents sur Kubernetes : LangGraph, un registre et AgentGateway
Créez des agents spécialisés FastAPI, un orchestrateur LangGraph accompagné d’un planificateur LLM, déployez-les dans un cluster doté d’un registre, puis ajoutez du routage et des limites de débit à l’aide d’AgentGateway.
17 min de lectureProtéger les appels d’outils de l’agent avec Jev et LangGraph avant qu’ils ne soient exécutés.
Ajouter des vérifications de sécurité avant exécution et une revue de fin d’exécution à un agent LangGraph, en utilisant des décisions de type Jev pour bloquer des actions risquées telles que de gros remboursements.
8 min de lectureUn projet RAG n’est pas un seul fichier Python géant : une structure de dossiers qui s’adapte
Un projet RAG ne devrait pas être un seul et unique fichier Python géant. Il faut une structure de dossiers pour l’ingestion, le découpage en blocs, les embeddings, le stockage vectoriel, la récupération, les prompts, l’API et les tests.
9 min de lectureCréer un agent de qualification des responsables en IA en Python à l’aide de FastAPI et Pydantic
Transformez les leads bruts en leads qualifiés : extraction structurée par LLM, validation avec Pydantic, évaluation basée sur des règles, stockage dans PostgreSQL, files d’attente et voie de révision humaine.
12 min de lecturePython pour un développeur JS : un agent Gmail et Calendrier avec FastAPI et LangGraph
Apprenez Python en créant un assistant personnel fonctionnant uniquement en version bêta : FastAPI, Google OAuth pour Gmail et Calendar, des outils LangGraph, des modèles locaux Ollama et une diffusion en temps réel SSE.
10 min de lectureAgents LangGraph parallèles qui évaluent les demandes de pull via des webhooks FastAPI.
Comment un webhook, une file Redis et quatre agents LangGraph transforment une demande de pull en une évaluation structurée par l’IA en environ 30 secondes, avec ngrok pour les tests locaux.
12 min de lectureRAG agent dans LangGraph : évaluateurs, routage conditionnel et solution de secours par recherche web
Déplacer un pipeline linéaire LangChain RAG vers un StateGraph LangGraph doté de gradateurs LLM, d’entrées et d’arêtes conditionnelles, de tests, ainsi que d’une interface FastAPI qui indique la provenance.
7 min de lectureMesurer la véritable valeur d’un assistant d’incidents basé sur l’IA, et non un ROI basé sur des suppositions.
Pourquoi les économies estimées par l’IA sont trompeuses, et comment les références de base, les échecs contrôlés, les vérifications des preuves et le blocage des actions dangereuses permettent de déterminer si un assistant opérationnel est utile.
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