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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16 min de lectureUne fenêtre de contexte plus grande ne résoudra pas vos problèmes avec l’agent : budget d’attention et cacheage
Les fenêtres de contexte se comportent comme un budget d’attention. Apprenez comment fonctionne Lost in the Middle et quand utiliser la compression, les fenêtres glissantes, la compactation ou le cache de prompts.
11 min de lectureLa mémoire des agents IA en 2026 : Mem0, Letta, Zep et comparaison des plateformes cloud.
Un aperçu de la mémoire des agents en 2026 : les types de mémoire CoALA, Mem0, Letta, Zep, les offres cloud, les benchmarks, les risques de contamination, et quel design convient à quelle tâche.
30 min de lectureUne conception de mémoire à quatre couches pour des agents d’IA avec traçabilité
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23 min de lectureLes racines des graphes de connaissances dans l’IA agente : FIPA, le Web sémantique et les agents LLM
L’IA agente répète des idées datant de 2006 : les protocoles FIPA, les ontologies et les répertoires de graphes de connaissances. Ce qui est revenu avec les agents LLM, ce qui a échoué, et ce qu’il convient de conserver.
16 min de lectureIntentFlow : Gestion des agents LLM grâce à des politiques compilées et à des traces auditables
Un aperçu d’IntentFlow, un langage expérimental qui applique les politiques des agents en dehors du modèle et génère des traces en chaîne de hachage que tout auditeur peut vérifier de manière indépendante.
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