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.
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Les frameworks d’agents raisonnent : Temporal survit grâce à une exécution durable pour les agents.
LangGraph, CrewAI et AutoGen gèrent les appels aux LLM sans provoquer de pannes ni d’attentes prolongées. Comment l’exécution durable de Temporal comble cette lacune, et quand elle est superflue.
11 min de lecturePourquoi les agents à long terme ont besoin d’un harness : comment les agents avancés gèrent l’état et le contexte.
Pourquoi les agents à long horizon ont besoin d’un harnais : comment LangChain Deep Agents lutte contre la dégradation du contexte grâce à quatre piliers, un middleware, des backends de système de fichiers et des sous-agents isolés.
12 min de lectureHarness, Loop et Graph : trois couches imbriquées d’un système d’agent de codage
Un symptôme de défaillance indique la couche à réparer. Comment les systèmes Harness, Loop et Graph s’emboîtent, où l’intervention de plusieurs agents est utile, ce que les vérifications adversariales ne peuvent pas garantir, ainsi qu’une liste de contrôle.
15 min de lectureCréer un agent d’IA de zéro en Python : la boucle de jeu, étape par étape
Créez un agent capable d’appeler des outils en Python pur, doté de concepts tels que les objectifs, les actions, la mémoire et l’environnement, puis ajoutez un registre d’outils, une injection de dépendances cachée et des sorties typées.
19 min de lectureDix dépôts populaires sur GitHub Trending révèlent la pile d’agents derrière les compétences d’agent.
Un aperçu de GitHub Trending du 9 août 2026 montre que les compétences ne constituent qu’un seul élément ; l’identité, l’état durable, les données de domaine et les surfaces d’exécution complètent le reste.
7 min de lectureLes systèmes multi-agents sont des systèmes backend comportant des composants non déterministes.
Les systèmes de production multi-agents favorisent des habitudes de type backend : des contrats à chaque frontière, des prompts en tant que configuration, un budget de contexte restreint, un seul rôle par agent, et des tentatives de réessai.
9 min de lecturePourquoi la plupart des agents d’IA meurent après une seule session et comment ceux qui fonctionnent longtemps survivent
Les limites de contexte, l’état manquant et les vérifications auto-réduites affaiblies entraînent la mort de la plupart des agents. Apprenez les modèles de points de contrôle, de mémoire, d’évaluation et d’approbation qui permettent aux exécutions prolongées de survivre.
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