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Notes de terrain pratiques sur les parties des systèmes d’IA qui doivent résister à la production : agents, évaluation, sécurité, mémoire, retrieval, ingénierie des modèles et infrastructure.

Choisissez un parcours selon le problème ci-dessous : systèmes d’agents, évaluation, ou retrieval et langage. Pour un guide de décision plus court, consultez les Réponses rapides.

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Trois entrées dans les travaux

Systèmes d’agents

Engineering the Agentic Stack

Un parcours relié entre raisonnement, mémoire, outils, sécurité, runtime et ingénierie du harness.

Série phare

Dans l'ordre. Commencez par la boucle.

Parcourez les six parties →

  1. 01 Boucles de raisonnement des AI agents : ReAct, ReWOO, Plan-and-Execute 14 min
  2. 02 Architecture de la mémoire des AI agents : checkpoints et vector stores 23 min
  3. 03 Utilisation des outils par les AI agents : MCP, CLI, Skills et exécution de code 24 min
  4. 04 Sécurité des agents AI : permissions, sandboxes et menaces liées à MCP 43 min
  5. 05 Runtime d’AI agents longue durée : sessions et checkpoints 36 min
  6. 06 Harness Engineering pour les AI Agents : concevoir des boucles de contrôle 28 min

Tous les articles 33

  1. Agents IA

    Mémoire des AI agents : état guidé par schéma et provenance

    Pourquoi les AI agents en production ont besoin d’une mémoire guidée par schéma, avec validité temporelle, provenance et gestion structurée des conflits, plutôt que d’une simple recherche vectorielle dans du texte brut.

    · 18 min

  2. Agents IA Partie 5

    Runtime d’AI agents longue durée : sessions et checkpoints

    Comment exécuter des AI agents longue durée en production avec des sessions, des harnesses, des sandboxes, des checkpoints, des traces et des modèles de déploiement capables de récupérer proprement après un incident.

    · 36 min

  3. Systèmes de recherche et de langage

    Guide NER 2026 : GLiNER, spaCy, Transformers et LLMs

    En 2026, la NER consiste à choisir entre GLiNER, spaCy, Transformers et l’extraction par LLM selon la latence, la précision et le contrôle du schéma.

    · 38 min

  4. Ingénierie des modèles

    DeepSeek mHC : Hyper-Connections contraintes par une variété

    Une présentation technique des Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) de DeepSeek, de la mise à l’échelle de la largeur du residual stream, du routage Sinkhorn et de la stabilité de l’entraînement.

    · 11 min

  5. Ingénierie des modèles · Infrastructure IA

    Guide de serving LoRAX : adapters LoRA sur Kubernetes à grande échelle

    Évaluez et déployez LoRAX pour le serving de LoRA à longue traîne, avec les APIs actuelles, le durcissement du chart Kubernetes, la sécurité des adapters, le routage tenant compte du cache et les compromis face à vLLM.

    · 12 min

  6. Ingénierie des modèles

    Variantes, formats et quantification des LLMs à poids ouverts

    Comment interpréter les noms des modèles à poids ouverts en distinguant le rôle d’entraînement, l’architecture, la méthode de quantification, le format de stockage, le runtime et l’adéquation au matériel.

    · 12 min

  7. Ingénierie des modèles · Outils de développement

    LLMs locaux sur macOS : Ollama, LM Studio, MLX, llama.cpp

    Comparez les outils d’exécution locale de LLM sur macOS selon leur interface, leur format de modèle, la marge mémoire, l’exposition de l’API et le workflow de développement sur Apple Silicon.

    · 7 min

  8. Outils de développement

    Guide de pyproject.toml : packaging, dépendances et outils

    Comprendre le fonctionnement de pyproject.toml pour les systèmes de build, les métadonnées du projet, les dépendances d’exécution, les groupes de développement, les points d’entrée CLI et la configuration des outils.

    · 6 min