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OpenAI a dévoilé « dots », des assistants proactifs toujours actifs, et a retardé une mise à jour de modèle après que des tests internes aient montré des comportements inattendus voire nuisibles. Résumé pratique pour équipes techniques, fondateurs et développeurs au Royaume‑Uni.
Ajoute une couche de vérification « aware » des sources pour les agents qui suivent le Model Context Protocol (MCP). Le vérificateur confirme chaque affirmation contre la sortie de l'outil nommé, retourne support_score et match_span, et signale les cas de conflation entre sources.
Guide pour construire un agent minimal qui utilise l’OpenAPI et llms.txt d’Investment Bets afin de placer un seul pari papier vérifiable (slot 10 %), avec checklist et problèmes fréquents — adapté pour petites équipes et développeurs au Royaume‑Uni.
Rig fournit des postes de travail Linux par agent (chaque agent obtient un desktop avec serveur de développement, tests et un Chrome connecté qui se met en pause quand il est inactif). Guide pratique pour cloner, lancer et inspecter un agent (contexte UK).
Guide concis pour ajouter l’API à point de terminaison unique d’Emote à votre serveur. Appel en parallèle avec votre LLM ; renvoie un emoji unique ou « none ».
Clonez le repo ai-native-boilerplate et placez un petit jeu de règles versionné devant votre agent (pré‑prompt) ou validez ses sorties (post‑validate). Le repo annonce 160+ règles réparties sur six couches pour rendre les agents plus prévisibles et auditables.
Guide pratique pour configurer Almanac : un agent qui compile Slack, email et documents en wikis consultables. Couvre connecteurs, consentement, revue de confidentialité et déploiement pilote.
Guide pas à pas pour débuter avec ApowerB : cloner le dépôt, lancer un agent simple qui classe des textes et appelle des webhooks, plus une checklist, des conseils de dépannage et des notes pour la production.
Pipeline pratique pour mesurer la cohérence run-to-run (R=5), journaliser les trajectoires complètes et injecter de courtes guidelines ALTK‑Evolve à l'inférence pour réduire les « flips ».
Découvrez comment Benzi utilise des grammars tree-sitter par langage et une carte de requêtes partagée (query-map) pour renvoyer des réponses JSON structurées aux requêtes d'agents — inclut une configuration locale rapide et des instantanés de benchmark.
Guide pratique pour construire un harness reproductible qui exécute un même agent en changeant uniquement la Search API. Comparez coût, latence et qualité des réponses pour choisir le meilleur fournisseur.
OpenAI a publié un dépôt Lean qui formalise un cas de Navier–Stokes avec un terme de forçage externe, d'après un article public. Le résultat est rapporté comme produit par un système coordonné d'environ 10 000 agents ; la formalisation et sa portée mathématique requièrent un examen scientifique. Ce guide explique simplement quoi faire pour vérifier, archive et communiquer — puis donne une checklist technique pour les équipes.