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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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Réduire 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 lectureL’analyse agente va au-delà du texte vers SQL : leçons tirées d’Anthropic
Ce que l’article sur l’analyse en auto-service d’Anthropic dit au sujet des couches sémantiques, des compétences, des évaluations et des fondements de données, ainsi que la raison pour laquelle le texte vers SQL seul donne une fausse impression de précision.
17 min de lectureArchitecture d’IA pour les agents de production : modes de défaillance et couches de contrôle.
Un guide d’architecture couche par couche pour les systèmes d’agents de production : modes de défaillance, mécanismes de protection, évaluations, observabilité, contrôle des coûts, principe de confiance zéro et gouvernance.
12 min de lectureUn sandbox pour Claude Code : des environnements d’agent isolés sur un ordinateur portable
Comment un environnement sandbox Kubernetes local fournit aux agents de codage leur propre machine, des identifiants ciblés, une liste blanche d’égress et une vue du groupe de machines, avec les compromis entre développement et achat.
12 min de lectureBoucles contre graphes : deux approches pour concevoir des agents d’IA
Ingénierie des boucles versus ingénierie des graphes pour les agents d’IA : fonctionnement de chacune de ces architectures, quand choisir l’une plutôt que l’autre, ainsi qu’une liste de contrôle à utiliser avant la mise en production.
12 min de lectureDécouverte sécurisée d’outils pour les agents d’IA d’entreprise : registre, passerelle et politiques.
Une conception pour les agents de services financiers : un registre d’outils, une découverte filtrée, une passerelle d’outils déterministe, une autorisation au niveau de l’intention et des effets secondaires durables.
7 min de lectureDes évaluations aux agents auto-améliorants : cinq époques de l’évaluation des agents
L’évaluation des agents signifie désormais l’audit des traces. Voir comment les vérifications déterministes, les juges LLM et les agents, la diagnostic et un méta-mécanisme créent un cycle d’amélioration sûr.
7 min de lectureL’IA générative contre l’IA agente : qu’est-ce qui les différencie vraiment ?
L’IA générative répond aux demandes tandis que l’IA agente poursuit des objectifs à travers différentes étapes. Découvrez en quoi la confiance, le risque et la valeur diffèrent, ainsi que comment distinguer un véritable agent d’une stratégie marketing.
6 min de lectureLes tests IA agnostiques pour SaaS : comment les agents orientés vers des objectifs remplacent les scripts fragiles.
Pourquoi les suites de tests SaaS continuent de tomber en panne, comment les agents IA orientés vers des objectifs explorent une application et s’adaptent, où ils manquent de performance, et comment mener un pilote de tests agnostiques mesurés.
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