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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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Pourquoi toutes les tâches d’IA ne méritent pas le plus grand modèle : conception tenant compte des ressources.
Pourquoi le routage, les modèles spécialisés et la logique déterministe peuvent surpasser l’envoi de tout vers un grand modèle, avec une étude sur les coûts et un cas d’étude de détection de fraude.
11 min de lectureLangGraph Multi-Agent Systems : superviseurs, sous-graphes et envoi
Les systèmes multi-agents LangGraph, allant d’un agent surchargé à plusieurs : routage par superviseur, diffusion et concentration, sous-graphes, envoi de map-reduce et un assistant de recherche.
22 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 lectureDeux pistes, neuf projets : une configuration multi-agents de Claude Code en pratique
Comment un développeur gère apparemment les agents principaux, les chefs de projet techniques et les composants intégrés définis dans Claude Code, où se situent les failles de conception, et quels éléments un développeur solo devrait copier.
12 min de lectureDe l’acheminement des agents codé en dur à l’exécution pilotée par un registre
De l’acheminement des agents basé sur des codes fixes à l’exécution pilotée par un registre : transférez les connaissances relatives aux capacités hors du prompt du LLM vers un registre que les agents consultent en temps de exécution.
11 min de lectureNotes pratiques : Un guide de terrain sur les architectures à multiples agents
Guide pratique pas à pas : Un guide de terrain pour les architectures multi-agents : contrats, vérifications et emplacements prévus pour du code supplémentaire destinés aux équipes qui utilisent ce modèle.
14 min de lectureOrchestration multi-agents : Création et observation de systèmes multi-agents
Orchestration multi-agents avec LangGraph et LangSmith : comment l’orchestrateur dirige les tâches vers les agents, la configuration, ainsi qu’un exemple reproductible que vous pouvez suivre pas à pas.
7 min de lectureL’IA agente avec LangChain — Partie 7 : Création de systèmes multi-agents
Partie 7 de l’IA agente avec LangChain : systèmes multi-agents dans LangGraph, la manière dont les agents divisent le travail, transmettent l’état et sont coordonnés par un nœud superviseur.
13 min de lectureNotes pratiques : De le schéma au pipeline : mise en œuvre du Agentic Cortex avec
Guide pratique pas à pas : Des modèles aux pipelines : Mise en œuvre de l’Agentic Cortex avec des contrats, des vérifications et des emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes qui utilisent ce modèle.
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