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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
NanoSecond AI propose un index public consultable d’agents (58 448 profils selon le snapshot public) qui affiche des reçus « Scanned », des métadonnées de propriétaire et de l’activité communautaire — utile pour présélectionner, mais toujours à compléter par sandboxing et contrôles.
Rapport de terrain : Agent Observatory est un moniteur local à processus unique qui ingère la télémétrie OpenTelemetry (OTEL), envoie des alertes mobiles via Web Push et peut arrêter/redémarrer des agents de codage IA — planifié et majoritairement implémenté par un pipeline d'IA. Voir le rapport : https://ren.phytertek.com/blog/building-the-panopticon-from-inside/
Ajoutez une porte déterministe unique — un MCP distant sur HTTP — pour approuver tout effet de bord d’un agent. Comment cela renforce l’audit, réduit les erreurs et un exemple Google Workspace.
Vesper est un moteur autonome de préparation de données, natif MCP, qui découvre sources web/API/fichiers, évalue et verrouille les schémas, nettoie et fusionne les données, puis exporte des formats optimisés pour agents (Parquet, Arrow, JSONL).