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Analyses de modèlesRoyaume-Uni
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10 avr. 20266 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire

Instantané de Karpathy « Agents, AutoResearch, and Loopy Era » — que montre vraiment le snapshot du lecteur YouTube ?

Le snapshot inclus avec la vidéo de Karpathy ne contient que des métadonnées du lecteur web et des drapeaux d'expérimentation. Voici ce qu'on peut en tirer, ce qu'il faut vérifier dans la vidéo elle‑même et une checklist pragmatique pour des petites équipes au Royaume‑Uni.

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08 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire120 min build

ALTK‑Evolve : distiller les traces d'agents en directives réutilisables pour une mémoire longue durée

Comment ALTK‑Evolve transforme des trajectoires d'interaction d'agents en courtes directives relues par des humains, et n'injecte au moment de la décision que les règles pertinentes pour améliorer la fiabilité sur les tâches multi‑étapes.

ActualitésRoyaume-Uni
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08 avr. 20266 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire

Moteur temps réel style SDK en Python présenté comme un vPLC avec API REST et pont OPC UA

Compte rendu et recommandations pratiques d'une démo vidéo montrant un moteur temps réel Python qui se présente comme un PLC virtuel (vPLC), génère des endpoints REST automatiquement et propose un pont OPC UA ; prudence : mesures et validations nécessaires avant tout usage en écriture.

ActualitésFrance
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07 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire

HiddenLayer 2026 — Les agents autonomes élargissent la surface d'attaque au runtime et représentent environ 1 violation sur 8

Le rapport 2026 de HiddenLayer signale que les agents « agentiques » (autonomes) augmentent la surface d'attaque au moment de l'exécution : ils peuvent appeler des services et outils par eux‑mêmes. Priorités rapides : allowlist courte, tokens éphémères, kill switch.

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07 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire180 min build

Implémenter des garde‑fous pré‑ et post‑LLM pour éviter les fuites de PII et attraper les hallucinations

Guide pas à pas pour ajouter deux garde‑fous autour de chaque appel LLM : un pré‑LLM qui redige/filtre pour empêcher la fuite de PII et un post‑LLM qui vérifie les sorties et rattrape les hallucinations avant qu'elles n'atteignent l'utilisateur.

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06 avr. 20266 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire90 min build

Wazear : orchestrateur visuel d'agents IA pour pipelines façon SDLC

Guide pratique en français (contexte UK) pour construire un petit pipeline visuel avec des agents rôles (planner, architect, implementer, reviewer). Basé sur l'annonce Show HN de Wazear : créer un projet, coller un brief, ajouter des agents, relier les revues entre agents et exécuter ou mettre en pause le flux.

Analyses de modèlesFrance
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06 avr. 20268 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire

Quand les agents IA transfèrent du travail aux employés : repérer la « dette d’attention » dans les workflows

Beaucoup d’outils d’IA promettent de faire gagner du temps — mais dans la pratique ils peuvent consommer de l’attention humaine : chaque prompt, contrôle et correction crée une « dette d’attention » que des employés doivent payer. Résumé opérationnel et règles de pilote pour équipes et fondateurs.

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05 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire60 min build

agent_debugger : débogueur local pour agents IA avec replay, mémoire d'échecs et détection de dérive

Guide concis en français (contexte UK) pour démarrer agent_debugger localement : capture et relecture de sessions d'agent, indexation des échecs récurrents, et mise en évidence intelligente des signaux et de la dérive. Référez-vous au dépôt pour les commandes et schémas exacts.

ActualitésFrance
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05 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire

Observation: protocole compact émergent ("AICL") entre Claude (Anthropic) et un modèle OpenAI — résumé et checklist

Un utilisateur Hacker News a relié Claude (Anthropic) et un modèle OpenAI dans un runtime personnalisé et rapporte un court protocole de communication émergeant, appelé « AICL ». Exemples, risques d'auditabilité et checklist pratique pour petites équipes et fondateurs.

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04 avr. 20266 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire60 min build

ClamBot : exécuter du JavaScript généré par un LLM dans un sandbox WASM (QuickJS + Wasmtime)

Tutoriel local et guide de mise en route pour ClamBot : exécuter en sécurité du JavaScript produit par un modèle LLM à l'intérieur d'un module QuickJS compilé en WebAssembly et exécuté par Wasmtime. Le sandbox limite l'exposition de l'hôte et force des bindings explicites.