API

Go embarque un serveur HTTP de qualité production dans sa bibliothèque standard, et depuis Go 1.22, le routeur intégré gère lui-même l’association des méthodes et les paramètres de chemin. La question du framework s’est resserrée, mais elle n’a pas disparu.

Ollama et llama.cpp sont souvent comparés comme s’ils étaient des moteurs d’inférence rivaux. Le véritable choix se fait entre un service de gestion de modèles et un kit d’outils que vous pilotez directement.

Ollama est l’une des méthodes les plus simples pour exécuter un modèle de langage local, mais la praticité peut masquer le moment où une expérience locale se transforme en service de déduction partagé nécessitant une meilleure planification et une meilleure observabilité.

L’injection de prompt attire la majeure partie de l’attention en matière de sécurité dans les systèmes de LLM, et cela est justifié, mais ce n’est pas le seul problème une fois que les agents commencent à utiliser des outils et à déléguer du travail à d’autres agents.

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.

Le protocole Agent2Agent de Google, généralement abrégé en A2A, a connu une première année étrange.

L’architecture des agents IA commence à se diviser en deux couches.

Le protocole A2A, sigle d’Agent2Agent Protocol, est une norme ouverte pour la communication entre des systèmes d’agents IA indépendants.

L’idempotence dans les systèmes distribués est la propriété qui vous sauve lorsque le réseau ment, que la file d’attente réessaie, que le client panique et que l’opérateur appuie sur « rejouer ». Dans les systèmes de production, la livraison en double est normale. Les effets secondaires dupliqués constituent le bug.

Pendant longtemps, llama.cpp présentait une limite flagrante : vous ne pouviez servir qu’un modèle par processus, et le changement impliquait un redémarrage.

Vane est l’une des entrées les plus pragmatiques de l’espace de la « recherche IA avec citations » : un moteur de réponses auto-hébergé qui mêle la récupération web en direct avec des LLM locaux ou cloud, tout en gardant toute la pile sous votre contrôle.

Oh My Opencode promet une « équipe de développement IA virtuelle » : Sisyphus orchestre des spécialistes, les tâches s’exécutent en parallèle et le mot magique ultrawork active tout cela.

Je reviens sans cesse à llama.cpp pour l’inférence locale — il vous offre un contrôle que Ollama et autres outils abstractent, et il fonctionne tout simplement. Facile d’exécuter des modèles GGUF de manière interactive avec llama-cli ou d’exposer une API HTTP compatible OpenAI avec llama-server.

Airtable est mieux pensé comme une plateforme d’application à faible code construite autour d’une interface collaborative “ressemblant à une feuille de calcul” - idéale pour créer rapidement des outils opérationnels (suivi interne, CRM léger, pipelines de contenu, files d’attente d’évaluation d’IA) où les non-développeurs ont besoin d’une interface amicale, mais les développeurs ont aussi besoin d’une surface API pour l’automatisation et l’intégration.

Le choix de la bonne stack d’automatisation du navigateur et webscraping en Go affecte la vitesse, la maintenance et l’endroit où votre code s’exécute.

Le choix de la bonne pile d’automatisation de navigateur en Python affecte la vitesse, la stabilité et l’entretien. Ce survol compare Playwright vs Selenium vs Puppeteer vs LambdaTest vs ZenRows vs Gauge - avec un accent particulier sur Python, tout en notant où Node.js ou d’autres langages s’intègrent.