Profondeur du processus vs portabilité, pas l'outil optimal.
Les développeurs qui comparent les configurations de développement piloté par spécifications (Spec-Driven Development) en 2026 ne demandent généralement pas quel modèle est le plus intelligent. Ils se demandent quel flux de travail maintiendra un agent IA aligné sans les submerger de cérémonies inutiles.
Cinq phases, de l'intention au code vérifié.
Le développement piloté par les spécifications fonctionne lorsque la spécification est un flux de travail, et non un document que l’on classe après le lancement. L’objectif n’est pas de produire un vaste document de exigences produit.
Les tâches A2A de longue durée survivent aux sessions de chat.
La plupart des démonstrations d’agents IA se comportent encore comme des complétions de chat avec des étapes supplémentaires : vous envoyez une invite, attendez quelques secondes et recevez une réponse en une seule fois.
Inférence LLM plus rapide sans perte de qualité : un guide pratique
Un modèle de 70 milliards de paramètres génère un jeton (token) par passage avant, et chaque passage recharge les poids depuis la mémoire VRAM, calcule l’attention sur tout le contexte et synchronise la mémoire. Entre les jetons, le GPU reste inactif en attendant que les dépendances séquentielles soient résolues.
40 % des pilotes multi-agents échouent. Voici comment choisir le bon modèle d’orchestration – et éviter ceux qui sont source de problèmes.
Les systèmes d’IA à agent unique ont atteint leur apogée en 2025 : on confiait un prompt, quelques outils et un objectif à un seul LLM, et celui-ci fonctionnait plutôt bien sur des tâches délimitées.
La spécification comme source de vérité, et non comme document annexe.
Le développement piloté par les spécifications est l’une de ces idées que les ingénieurs logiciels ont tenté d’adopter par le passé, puis mises de côté lorsque l’effort investi n’était plus rentable.
Spécifications comme source de vérité, ou lenteur cérémonielle ?
Le développement guidé par les spécifications est entré dans l’année 2026 en tant que réponse sérieuse des développeurs à la dérive du « vibe coding ».
Maintenez l'intention proche du code.
Les registres de décision constituent la couche de mémoire manquante dans le développement logiciel assisté par l’IA. Ils capturent non seulement ce qui a été construit, mais aussi pourquoi — et cette distinction devient critique lorsque les outils d’IA écrivent votre code.
A2A n'est pas mort. Il n'est simplement pas universel.
Le protocole Agent2Agent de Google, généralement abrégé en A2A, a connu une première année étrange.
Des modèles de sondage fiables pour les agents IA.
Les agents de sondage (polling agents) font partie des aspects les moins glamour de l’architecture des assistants IA, mais ils sont aussi parmi les plus utiles.
MCP fournit des outils aux agents. A2A leur offre des pairs.
L’architecture des agents IA commence à se scinder en deux couches.
A2A transforme les agents en pairs du réseau.
Le protocole A2A, sigle d’Agent2Agent Protocol, est une norme ouverte pour la communication entre des systèmes d’agents IA indépendants.
Comment les assistants sérieux sont réellement conçus.
Un assistant IA de production n’est pas « un LLM avec un prompt ». C’est un système qui accepte une intention, maintient un état, décide quand récupérer des informations ou agir, et expose suffisamment de détails d’exécution pour déboguer les échecs.
Arrêtez d’interpréter des vibes. Validez les contrats.
La plupart des tutoriels sur les « sorties structurées » des LLM manquent de sérieux. Ils vous apprennent à demander du JSON poliment, puis à espérer que le modèle se comporte correctement. Ce n’est pas de la validation. C’est de l’optimisme entre accolades.
Référence pour l’ajustement des LLM agencés
Cette page est une référence pratique pour l’optimisation de l’inférence des LLMs agents (température, top_p, top_k, pénalités, et comment ils interagissent dans les flux de travail multi-étapes et intensifs en outils).
Créez des compétences Claude conçues pour résister à un usage réel.
La plupart des équipes utilisent mal les Compétences Claude de deux manières. Elles transforment soit SKILL.md en une poubelle, soit elles ne passent jamais à autre chose que des prompts géants copiés-collés.
