Comment le context engineering évite les échecs d’agents IA?
Le context engineering fiabilise les agents IA en contrôlant ce que le LLM reçoit à chaque appel. Pas juste le […]
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Agentforce Operations automatise le back-office en confiant à des agents IA des tâches qui traversent emails, ERP et outils de
Google AI Studio sert à construire avec Gemini, Gemini App sert à utiliser Gemini au quotidien. C’est la vraie différence.
On peut le faire en combinant MCP avec Qwen3.6-35B-A3B. MCP standardise l’accès aux outils, Qwen apporte le raisonnement agentique local.
Il est intéressant si vous cherchez un modèle rapide, moins cher qu’Opus, capable de planifier et vérifier son travail. Je
En travaillant les six couches, pas juste le modèle. Un agent IA fiable dépend aussi de son exécution, sa mémoire,
J’améliore des skills d’agents IA avec n8n et Cognee en créant une boucle contrôlée : analyse des runs faibles, proposition
L’AIoT crée de la valeur quand les données sont contextualisées, reliées aux bons actifs, puis utilisées assez vite pour décider.
Je choisirais vos bibliothèques Python LLM selon votre vrai besoin : prototype, RAG, fine-tuning, agents ou production. Le piège, c’est
Claude Code peut piloter un modèle local si le backend parle le format Anthropic Messages API. L’intérêt est simple :