AI

Lancer un agent de codage local avec llama.cpp, c’est surtout assembler trois pièces propres : un modèle GGUF adapté, un

En combinant OpenCode, Ollama et Qwen3-Coder, je peux faire tourner un assistant IA local pour coder sans abonnement, sans cloud

Je le fais avec une chaîne simple : Nextcloud pour les fichiers, n8n pour l’automatisation, IONOS AI Model Hub pour

Il faut surtout lire ceux qui montrent où les LLM changent vraiment : agents, sécurité, contrôle, raisonnement, confidentialité. La taille

Le context engineering fiabilise les agents IA en contrôlant ce que le LLM reçoit à chaque appel. Pas juste le

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,