Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : LLM
Un harnais de production pour Claude Code : six couches allant de Slack aux MR fusionnés.
Comment un harnais à six couches transforme les tickets Slack en code fusionné : traitement des événements, boucles d’agents contrôlés, état durable, auto-réparation, capacité d’observation et contrôle par l’opérateur.
42 min de lectureCinquante ans de recherche en récupération d’informations cachés au sein de votre pipeline RAG
Le découpage en blocs de texte, la recherche hybride, HyDE, le réclassement et les évaluations possèdent tous des ancêtres vieux de plusieurs décennies dans le domaine de la récupération d’informations. Un aperçu de la recherche et de ses limites.
17 min de lectureRéduire les coûts des tokens d’agent : mise en cache, routage et hygiène du contexte.
Réduisez les coûts des agents LLM grâce au stockage en cache des prompts et au stockage sémantique, au chargement différé des outils, à l’acheminement et aux cascades de modèles, aux sous-agents, ainsi qu’à une gestion rigoureuse du contexte.
16 min de lectureFondements de l’agent IA : objectif, conception des prompts et sélection du modèle
Comment poser les bases d’un agent IA de production : définir l’objectif et les métriques de succès, rédiger des prompts avec des objectifs et des contraintes, puis choisir le bon modèle.
21 min de lectureL’ingénierie de contexte en pratique : un agent de recherche du Claude Agent SDK
Créez un agent de recherche en Python à l’aide du Claude Agent SDK en utilisant les modèles d’écriture, de sélection, de compression et d’isolation, puis comparez-le à une version de base naïve lors d’exécutions mesurées.
20 min de lectureCe qu’un agent de différenciation de modèles découvre : les changements de style éclipsent un affinage restreint.
Un agent de différenciation de modèles a audité un affinage LoRA en finance : 82 % des exécutions ont détecté le changement de longueur et de structure, tandis que la modification de raisonnement prévue est restée cachée.
15 min de lectureAgent Harness, Loop et Graph : trois couches au cœur des agents d’IA fiables
Pourquoi les agents peu fiables manquent généralement d’un élément essentiel : le harnais entourant le modèle, un cycle basé sur des preuves et un graphe explicite, accompagnés de modèles de code et d’une liste de contrôle pour le débogage.
15 min de lectureTrois raisons pour lesquelles les systèmes RAG en production échouent : contexte fragmenté, dérive et mauvaise utilisation.
Trois manières dont la génération de RAG échoue : un contexte fragmenté dû à la segmentation en chunks, une dérive à mesure que la base de connaissances s’agrandit, et une utilisation incorrecte malgré une bonne récupération des informations, avec des solutions au niveau des couches.
11 min de lectureReconstruire un agent de style Claude Code avec LangChain Deep Agents
Comment fonctionne le harnais d’un agent de codage, du cycle principal aux outils, à la planification, à la mémoire, aux sous-agents et aux approbations en environnement isolé, reconstruit étape par étape à l’aide de DeepAgents.
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