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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’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 lectureIngénierie de contexte pour les applications LLM : sortie structurée, outils et limites des agents
Comment construire délibérément les entrées de modèle : sélection du contexte, modèles de prompt, schémas JSON, décodage contraint, appel d’outils, boucles d’agent et autonomie limitée.
13 min de lectureIngénierie du contexte pour un agent de recherche quantitatif : niveaux de preuve et stocks de données
Ingénierie de contexte pour un agent de recherche WorldQuant : règles, observations et croyances à des niveaux de preuve distincts, réparties sur un registre, un stock d’événements et un graphe.
12 min de lectureVibe Coding contre Agentic Engineering : ce que prône le nouveau document de Google sur le SDLC
Un résumé du document blanc de Google sur le nouveau SDLC : la vérification en tant que ligne de séparation, l’utilisation de harness plutôt que de modèles, l’ingénierie de contexte, le piège des 80 % et le différend entre conducteur et orchestrateur.
9 min de lecturePourquoi le monorepo modulaire convient aux agents de codage : voir tout, toucher peu
Les agents aveugles de type Polyrepos et les monorepos non structurés les submergent. Un contexte ouvert, une encapsulation et un véritable graphe de dépendances permettent au monorepo modulaire de fonctionner avec des agents.
7 min de lectureIsoler un agent de codage et maintenir sa fenêtre de contexte légère
Sandbox un agent de codage équipé de Seatbelt ou de Bubblewrap, puis maintenez sa fenêtre de contexte légère grâce à des fichiers de déchet, des fichiers d’exemple, à la compression et à des injections adaptées au cache de préfixes.
10 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 lectureCLAUDE.md, SKILL.md et MCP : quel niveau contient quelles instructions ?
Pourquoi un CLAUDE.md géant échoue avec les agents de codage, ce qui doit figurer dans les règles, les compétences et les connexions MCP, les scopes et les chemins, un arbre de décision ainsi que le piège de nommage AGENTS.md.
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