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 : Tool Calling
Comprendre les agents d’IA : l’appel d’outils, MCP et la boucle d’agent.
Comment l’appel d’outils, MCP et le cycle de l’agent s’intègrent dans l’architecture réelle des agents d’IA, en partant du LLM enrichi et en omettant les termes à la mode.
16 min de lectureApplication des règles d’agent dans le code : hooks PreToolUse, PostToolUse et Stop
Découvrez pourquoi l’autorisation des agents LLM doit être gérée via des hooks de appel d’outils déterministes, comment refuser les appels en toute sécurité, et comment envelopper un dispatcheur sans recursion.
12 min de lectureUn boucle d’outil LangChain générée manuellement pour comparer les métriques en temps réel des actions
Créez pas à pas un petit assistant de comparaison de actions LangChain et apprenez le cycle de création, de liaison, d’appel et d’exécution qui permet à un LLM de demander des données en temps réel au lieu de deviner.
7 min de lectureCréer des agents d’IA à partir de vos services et API .NET existants
Les équipes C# peuvent exposer des services .NET existants en tant qu’outils gérés pour les agents d’IA par le biais d’appels de fonction, avec les règles de contexte, de sécurité et d’observabilité nécessaires.
9 min de lectureDe l’objectif à l’action contrôlée : boucles, vérification et permissions dans les agents d’intelligence artificielle
Découvrez comment les agents d’IA transforment un objectif en appels d’outils grâce à un cycle planer-agir-observer, et pourquoi la vérification, les niveaux d’autonomie et les couches de permission déterminent leur sécurité.
12 min de lectureDécouverte progressive d’outils pour les agents IA à grande échelle
Les grands catalogues d’outils amènent les agents IA à choisir de mauvais outils et à gaspiller du contexte. La découverte progressive grâce à des manifestes et des schémas just-in-time permet de résoudre le problème de l’appel des outils à grande échelle.
10 min de lectureComprendre les agents d’IA à travers l’analogie cerveau-doigt
Apprenez comment les LLM, les outils et leurs exécuteurs interagissent en appliquant l’architecture des agents à une analogie de commande de repas, puis créez une implémentation minimale d’agent.
7 min de lectureComprendre les éléments et les messages dans l’API de réponses d’OpenAI
Explique comment l’API Responses d’OpenAI réorganise les sorties du modèle en éléments plutôt qu’en messages, et pourquoi ce changement est important pour les appels d’outils et les workflows agents.
8 min de lecture
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