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 : agent-harness
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 lectureC’est l’outil d’assistance pour les agents, et non le modèle, qui décide de ce qui devient réel.
Une mise à jour CRM avec délai d’expiration montre pourquoi les agents ont besoin de contrats de logiciels, d’états à résultat inconnu, de tentatives idempotentes et de confirmation de finition, ainsi que des mécanismes de contrôle à conserver.
6 min de lectureSurvivre au pliage : une échelle pour les sessions d’agents à long terme et la compactation
Pendant combien de temps les sessions d’agents restent abordables et cohérentes : la queue du cache en tant que loyer, cinq niveaux avant la compactation, la délégation en tant que limite mémoire, les coûts de reprise.
16 min de lectureAgents Harnesses : une norme de dossier pour les compétences et les références
Comment un harnais améliore les compétences des agents grâce à un fichier HARNESS.md, à des répertoires de compétences et de références, à une divulgation progressive, ainsi qu’à des layouts imbriqués pour de grands agents.
8 min de lecturegrep a surpassé la recherche vectorielle dans les tests de mémoire d’agent, et le système de gestion a joué un rôle tout aussi important.
Une étude portant sur 116 questions de LongMemEval a montré que grep était supérieur à la récupération vectorielle, mais la manière dont le système de gestion fournit les résultats influençait autant la précision que le moteur de recherche lui-même. Ce que l’on peut en tirer.
7 min de lectureDeepSeek Harness (dsh) : l’environnement d’exécution d’agents ouvert qui réécrit sa propre configuration.
Ce qu’est DeepSeek Harness, pourquoi son agent d’édition automatique se distingue, comment la communauté a réagi, et à quoi se préparer avant de l’utiliser avec des modèles locaux.
6 min de lectureLes cinq couches d’un agent d’encadrement, avec du code qui échoue en l’absence de celles-ci.
Les cinq couches d’un harnais d’agent, chacune contenant du code qui échoue en l’absence de cette couche : la frontière d’exécution, le sandboxing, la mémoire, les boucles de vérification et le pipeline de contexte.
14 min de lectureVotre structure d’agent est probablement surdimensionnée : ce qu’il faut supprimer.
Votre harnais d’agent est probablement surdimensionné. À mesure que les modèles s’améliorent, les structures d’accompagnement deviennent un fardeau inutile. Comment réduire l’encombrement des évaluations et le coût lié au contexte, ainsi que ce qu’il convient de supprimer.
9 min de lectureConcevoir un pipeline RAG permettant aux agents IA de raisonner, et non seulement de poser des requêtes.
Un pipeline RAG destiné aux agents IA doit afficher le niveau de confiance, la diversité des sources et le degré de couverture, afin que l’agent puisse repérer les lacunes, effectuer de nouvelles recherches et expliquer comment il en est arrivé à cette conclusion.
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