Salut tout le monde, Alex ici de agntai.net. Nous sommes le 25 mars 2026, et je me suis attaqué à quelque chose de plutôt fondamental dernièrement : comment nous *construisons* réellement ces agents IA. Pas seulement les morceaux brillants de LLM, mais la structure tout entière et complexe qui leur permet de faire quelque chose d’utile dans le monde réel. Nous avons dépassé l’idée que “l’ingénierie des prompts est tout

J’ai également commis des crimes d’architecture d’agent

Écoutez, je vais l’admettre. J’ai été coupable de certains crimes odieux contre l’architecture d’agent. Et vous savez quoi ? Je vois les mêmes erreurs tout le temps quand les gens parlent de la construction de ces systèmes. Vous vous souvenez de la fois où j’ai envoyé un agent pour gérer un simple processus automatisé, et ça a pris une ampleur inattendue ?

J’ai moi aussi commis des crimes d’architecture d’agent

Écoutez, je vais l’admettre. J’ai été coupable de quelques crimes odieux contre l’architecture d’agent. Et vous savez quoi ? Je vois tout le temps les mêmes erreurs lorsque les gens parlent de la création de ces systèmes. Vous vous souvenez de la fois où j’ai envoyé un agent pour gérer un processus automatisé simple, et ça a pris des proportions énormes

D’accord, les amis, Alex Petrov ici, de retour sur agntai.net. Nous sommes en mars 2026, et si vous êtes comme moi, vos canaux Slack et vos fils Twitter sont en ébullition avec des discussions sur les agents IA. Pas seulement les abstraits “Et si?”, mais les très réels et très compliqués “Comment faire” pour que ces choses fassent réellement quelque chose d’utile sans

D’accord, les amis, Alex Petrov ici, de retour sur agntai.net. Nous sommes en mars 2026, et si vous êtes comme moi, vos canaux Slack et vos fils Twitter bourdonnent de discussions sur les agents IA. Pas seulement les abstraites « et si », mais les très réelles et très chaotiques « comment faire » pour amener ces choses à réellement faire quelque chose d’utile sans

L’angoisse d’évaluer les agents de manière incorrecte

Vous connaissez ce sentiment déchirant lorsque vous déployez un système d’agent apparemment parfait, seulement pour le voir s’effondrer dans un scénario en direct ? J’y ai aussi été confronté trop de fois. C’est comme investir dans un hamster pour défendre votre forteresse. Inutile. Je me souviens qu’en octobre 2022, j’ai déployé

L’angoisse d’évaluer les agents à tort

Vous connaissez ce sentiment déchirant lorsque vous déployez un système d’agent apparemment parfait, pour qu’il s’effondre dans un scénario réel ? J’y ai été trop de fois. C’est comme investir dans un hamster pour défendre votre forteresse. Inutile. Je me souviens qu’en octobre 2022, j’ai déployé

Après 4 mois à jongler avec Haystack dans un projet de recherche à échelle moyenne : le constat est le suivant, “les tarifs de Haystack semblent bas, mais les coûts cachés vont épuiser vos poches plus vite que vous ne le pensez.”

Permettez-moi d’aller droit au but avant que vous ne rêviez d’architectures : le modèle de tarification de Haystack est plus désordonné qu’un échangeur de routes. Le framework open-source deepset-ai/haystack lui-même est

Après 4 mois à jongler avec Haystack dans un projet de recherche à échelle moyenne : le titre est, “Les prix de Haystack semblent abordables, mais les coûts cachés videront vos poches plus vite que vous ne le pensez.”

Laissez-moi être direct avant que vous ne rêviez d’architectures : le modèle tarifaire de Haystack est plus chaotique qu’un échange de spaghetti. Le framework open-source deepset-ai/haystack lui-même est

FastAPI vs Express vs Hono : Duel de Backend
FastAPI compte actuellement un impressionnant total de 96 522 étoiles sur GitHub. Express, un favori de longue date, a une base d’utilisateurs importante, mais est à la traîne par rapport à FastAPI à cet égard. Hono, le nouveau venu, commence à peine à prendre de l’ampleur. Mais ne nous voilons pas la face : les étoiles ne livrent pas de fonctionnalités, et quand cela