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.
Mémoire de travail, structurée et de récupération pour les assistants.
La mémoire transforme les assistants d’entités réactives en entités persistantes, mais c’est aussi là que de nombreux systèmes pourrissent silencieusement. Les enquêtes soutiennent que la distinction entre mémoire à court terme et à long terme n’est plus suffisante pour la mémoire des agents modernes ; les SDKs OpenAI et LangGraph pointent vers une pile plus simple — mémoire de travail, état durable et récupération.
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.
Étoiles, jetons, téléchargements : qui est vraiment gagnant ?
Les frameworks d’agents IA open-source connaissent une popularité explosive sur GitHub. Deux projets au cœur de l’écosystème des systèmes IA auto-hébergés — OpenClaw et Hermes Agent — ont pris une telle avance que le reste du domaine se bat pour une lointaine troisième place.
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).
Exécutez OpenClaw en toute sécurité avec NemoClaw
La plupart des stacks d’agents IA considèrent encore la sécurité comme une correction à appliquer après la démonstration. NemoClaw part du principe inverse et fait de l’isolation, des politiques et du routage des valeurs par défaut dès le premier jour.
Huit backends interchangeables pour la mémoire persistante des agents.
Les assistants modernes oublient toujours tout lorsque vous fermez l’onglet, à moins qu’un élément ne persiste au-delà de la fenêtre de contexte. Les fournisseurs de mémoire d’agent sont des services ou des bibliothèques qui conservent des faits et des résumés entre les sessions — souvent intégrés en tant que plugins afin que le cadre reste léger tandis que la mémoire évolue.
Les compétences à conserver et celles à ignorer
OpenClaw possède deux types d’extensions, et il est facile de les confondre.
Les plugins étendent le temps d’exécution (runtime). Les compétences (skills) étendent le comportement de l’agent.
D'abord les plugins, puis une brève explication des compétences.
Cet article porte sur les plugins OpenClaw — des paquets de passerelle natifs qui ajoutent des canaux, des fournisseurs de modèles, des outils, de la parole, de la mémoire, des médias, une recherche web et d’autres surfaces d’exécution.
« Comment les systèmes OpenClaw réels sont réellement structurés »
OpenClaw semble simple dans les démos. En production, il devient un système.
La plupart des configurations locales d’IA commencent par un modèle et un runtime.
Installer OpenClaw localement avec Ollama
OpenClaw est un assistant IA auto-hébergé conçu pour fonctionner avec des runtime de LLM locaux comme Ollama ou avec des modèles cloud tels que Claude Sonnet.
Guide de l'assistant OpenClaw AI
La plupart des configurations locales d’IA commencent de la même manière : un modèle, un runtime et une interface de chat.
