Architecture d'agents. Mémoire, outils, planification, évaluation et guardrails pour construire des systèmes fiables.
AI 360
M. Muñoz · AI-narrated ni Florian (mula sa Google)
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Ceci n'est pas une introduction à l'IA. C'est un livre d'ingénierie destiné à ceux qui construisent des systèmes agentiques et doivent les maintenir en production : développeurs, architectes et responsables techniques qui savent déjà appeler l'API d'un modèle et affrontent le vrai problème, tout ce qui entoure cet appel. En quatorze chapitres, l'ouvrage traite la boucle d'exécution, la conception des outils comme interface, le budget de contexte, la mémoire qui survit d'une session à l'autre, la recherche à l'intérieur de la boucle, la planification, l'orchestration et les sous-agents, les modèles de permissions et l'isolation, le prompt injection et pourquoi il reste non résolu, les systèmes d'évaluation, la traçabilité, le coût et la latence, et ce qui change en production. Le propos reste volontairement agnostique de framework : des patterns, des modes de défaillance documentés et des arbitrages qui survivent aux bibliothèques. La plupart des agents n'échouent pas parce que le modèle est faible, mais parce que l'architecture autour n'a jamais été conçue.
Ceci n'est pas une introduction à l'IA. C'est un livre d'ingénierie destiné à ceux qui construisent des systèmes agentiques et doivent les maintenir en production : développeurs, architectes et responsables techniques qui savent déjà appeler l'API d'un modèle et affrontent le vrai problème, tout ...
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