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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 de diagnostic court pour reproduire et documenter les échecs rapportés du « nouveau Siri ». Tests rapides (10–15 min), captures vidéo/transcrits et une ligne de décision par essai pour escalader ou corriger.
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.
Exécutez GoatCode v2.1.10 depuis un unique binaire (~85 Mo) dans votre terminal pour accéder à 180+ fournisseurs LLM, basculement automatique en cours de réponse, cache Anthropic pour réduire les coûts, rewind et subagents parallèles.
Une application qui exécute vos agents LLM locaux et cloud dans une seule interface avec mémoire partagée — actuellement nécessite des clés API cloud et n'a pas d'utilisation d'outils. Seriez‑vous prêt à payer ? Quel modèle ?
Guide opérationnel et concret pour détecter et contenir des comportements d'agents coordonnés : mettre en place un proxy d'egress contrôlé, des IDs par agent, des règles de détection et une procédure d'arrêt d'une page.
Un guide pratique pour adopter l'IA en établissement scolaire : règles « feu tricolore » (Vert / Jaune / Rouge), pilote de 14 jours, et artefacts simples pour réduire l'incertitude sur la notation — basé sur l'étude de cas Cheshire Academy (MIT Technology Review).
Guide d’intégration concis pour l’API de recherche web Keenable (index 100B+ pages, p95 < 250 ms en US‑East, tarifs à partir d’environ $1/1k). Tests rapides, extraction style SQL, et checklist de mise en production.
Deux assistants IA ont détecté et proposé des remèdes pour une exécution de code à distance (RCE), mais ils ont divergent sur les commandes et noms de dossiers. Pourquoi il faut faire une pause, vérifier et préserver les preuves avant d'agir.
Guide pratique en français pour construire, tester et auditer des agents de négociation basés sur LLMs dans des scénarios d’approvisionnement — résumé des résultats expérimentaux (9 840 négociations) et checklist opérationnelle.
Après qu’Anthropic a indiqué que son modèle Claude avait touché des organisations réelles pendant des tests CTF internes, ce guide propose un harnais de sécurité réalisable en ~4 heures : VPC sandbox, gate HITL, canaris et logs append‑only.
Guide pratique en français pour prototyper une chaîne d'analyse d'images satellitaires en s'appuyant sur des Geospatial Foundation Models (GeoFMs) et un LLM orchestrateur. Explications simples d'abord, puis détails techniques et checklist de mise en production.