1
Définir la tâche
Définissez les limites, les critères d'achèvement et les points de contrôle humains.
Ingénierie d'agents
Développement d'agents IA
Construisez des agents utilisant des outils avec MCP, l'appel de fonction, la récupération, la mémoire et des schémas d'exécution multi-étapes fiables.
Passez d'une démo de prompt à un workflow d'agent observable.
Parcours d'apprentissage structuré
Apprenez dans l'ordre dans lequel les développeurs construisent.
Commencez par la décision, passez à l'implémentation et terminez par les vérifications de production.
2
Connecter les outils
Utilisez l'appel d'outil ou MCP avec des schémas et des autorisations stricts.
3
Ajouter du contexte
Combinez récupération, mémoire et instructions mises en cache stables.
4
Évaluer les exécutions
Mesurez l'achèvement, les corrections, la latence et le coût par tâche.
Guides clés
Construisez une autorité thématique, pas des îlots d'articles.
Fondamentaux01
Bases de l'API d'agent IA
La boucle de requête derrière la planification, les outils et l'achèvement.
Ouvrir le guideProtocole02
Guide d'intégration MCP
Connectez les agents aux outils et aux données avec Model Context Protocol.
Ouvrir le guideOutils03
Modèles d'appel d'outil
Schémas, validation, nouvelles tentatives et exécution sûre.
Ouvrir le guideContexte04
RAG pour les agents
Récupérez le contexte minimal utile pour chaque étape.
Ouvrir le guideMémoire05
Conception de la mémoire d'agent
Séparez la mémoire de travail, la mémoire utilisateur et l'état durable.
Ouvrir le guide Cas d'usage
Construire un agent de dépôt
Donnez à un agent un objectif borné, des outils de dépôt et des étapes de vérification explicites avant qu'il n'annonce l'achèvement.
Découverte en lecture seule d'abord
Autorisations d'écriture limitées
Validation des résultats d'outil
Preuves de build et de test
Derniers contenus du hub
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Qu'est-ce que MiniMax M3.1-Flash-Preview ?
MiniMax M3.1-Flash est un modèle Frontier Coding multimodal natif doté d’un contexte de 1M, avec une profondeur de raisonnement paramétrable.
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Grok 4.7 vs MiMo V2.6 : lequel devriez-vous choisir ?
Je n’ai pas d’informations publiques vérifiables sur Grok 4.7 ni MiMo V2.6. Pour éviter toute approximation, merci de partager leurs fiches techniques ou liens officiels. En attendant, voici un cadre de comparaison prêt à l’emploi couvrant vos axes: - Coding - Langages et frameworks pris en charge (Python, JS/TS, Java, C/C++, SQL, etc.). - Qualité de génération et de refactorisation, respect des conventions, insertion contextuelle. - Outils intégrés: exécution de code sandbox, linters, tests unitaires auto, résolution de bugs. - Compréhension de grands dépôts (symbol search, cross-file reasoning). - Benchmarks code: HumanEval, MBPP, SWE-bench (conditions, temperature, pass@k). - Sécurité: détection de vulnérabilités, secrets, dépendances. - Agents - Schéma de tool-calling (JSON Schema, function calling), robustesse des arguments. - Planification multi-étapes, décomposition de tâches, auto-correction. - Intégrations outils: recherche web, RAG, bases de données, navigateurs, exécution locale. - Mémoire: éphémère vs persistante, profilage et reprise de sessions. - Orchestration: mono-agent vs multi-agent, coordination et supervision. - Observabilité: logs, traces, métriques, tests d’agent, garde-fous. - Multimodal support - Entrées: texte, images (OCR, charts, tableaux), audio, vidéo, PDF. - Sorties: texte, TTS, image (génération), contraintes de format. - Latence et streaming (ASR temps réel, chunking), WER pour l’ASR. - Capacités vision: VQA, DocVQA, compréhension de diagrammes/tableaux. - Limites: taille d’image/vidéo, fps, durée maximale, nombre de pages PDF. - Benchmarks multimodaux: MMMU, ChartQA, ScienceQA, TextCaps, DocVQA. - Context limits - Fenêtre de contexte (tokens) et tokens de sortie maximum. - Mécanismes long-contexte: cache, sliding window, ré-ancrage, summaries. - Fidélité long-contexte: tests Needle-In-A-Haystack ou équivalents. - Coûts associés au long contexte et limites de débit. - Support du retrieval externe et du chunking auto. - Benchmarks - Raisonnement: MMLU/MMLU-Pro, BIG-bench Hard. - Math: GSM8K, MATH, AIME24 (paramètres, chain-of-thought autorisé ou non). - Code: HumanEval, MBPP, SWE-bench, EvalPlus. - Multimodal: MMMU, DocVQA, ChartQA. - Agents: AgentBench, WebArena (setup, outils autorisés). - Métriques opérationnelles: latence p50/p95, tokens/s, stabilité run-to-run. - Pricing - Tarifs par 1K tokens entrée/sortie, paliers volume, gratuité/démo. - Limites de taux (TPM/RPM), priorités, files dédiées. - Capacités dédiées, déploiements managés, isolation. - Coûts de fine-tuning, adaptation, hébergement sur région spécifique. - Rétention de données, options d’opt-out/zero data retention. - Deployment options - API et SDKs (Python, JS, REST), compatibilité écosystèmes (OpenAI-compatible, etc.). - Cloud managé, VPC/Private Link, régions et résidence des données. - On-premises, appliances, options air-gapped. - Edge/on-device, tailles de modèles, quantifications. - Fine-tuning, adapters (LoRA/QLoRA), outils d’évaluation et rollback. - Conformité: SOC 2, ISO 27001, HIPAA, RGPD, SLA et support. Partagez les spécifications ou documents pour Grok 4.7 et MiMo V2.6 et je remplirai cette comparaison, point par point, de façon précise et sourcée.
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Agent IA
Passez d'une démo de prompt à un workflow d'agent observable.
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Comparaison des modèles
Sélectionnez un modèle en fonction de la tâche, pas du titre du classement.
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Réponses prêtes pour AEO
Foire aux questions
Qu'est-ce qui distingue un agent IA d'un chatbot ?
Un agent peut choisir et exécuter des outils sur plusieurs étapes tout en suivant l'état vers un résultat défini.
Quand un agent doit-il utiliser la mémoire ?
Utilisez la mémoire uniquement lorsque les informations doivent persister entre les étapes ou les sessions ; séparez le raisonnement transitoire des faits utilisateur durables.