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Les LLMs lisent mal les contextes longs, pas par manque de capacité, mais par construction. Deux études mesurent l'ampleur du problème. Ce que ça implique pour l'architecture de tes systèmes.
RTK, DCP, Caveman — trois approches pour réduire la consommation de tokens dans les agents IA. Pas uniquement une histoire de coût : surtout de qualité de raisonnement.
Entre les devs convaincus que l'IA va tout automatiser et ceux qui pensent qu'elle ne comprendra jamais vraiment le code, il y a une réalité plus nuancée, et plus utile.
pure.md convertit n'importe quelle URL en markdown calibré pour les LLMs : bypass bot detection, rendu JS, cache global. Deux outils MCP suffisent pour l'intégrer dans Cursor, Windsurf ou Claude Desktop.
Retour sur 3 jours à Devoxx France 2026 — de l'IA générative à la sécurité CI/CD, des Docker Sandboxes aux guardrails LLM, voici ce que la conférence dit de l'état de l'art (et de ses limites).
La Linux Foundation lance l'AAIF avec MCP, goose et AGENTS.md. Gouvernance ouverte pour éviter la fragmentation de l'écosystème agentique.
Une API JavaScript qui transforme ton site en serveur MCP. Les agents parlent à ton app via des outils structurés, sans scraper le DOM.
Les agents IA ont une surface d'attaque fondamentalement différente des chatbots. Tour d'horizon complet des menaces — de la prompt injection indirecte à la supply chain des tools.
Comment donner à un agent IA tous les outils pour exécuter, analyser et voir ton application — et devenir vraiment autonome dans la détection et correction d'erreurs.
Un deep dive dans le review-manager de opencode-team-lead — sélection des reviewers, isolation des contextes, arbitrage des désaccords, et production d'un verdict structuré sans jamais lire une ligne de code.
Sur des tâches longues, un agent all-in-one se perd et s'auto-review avec les mêmes biais que ceux qui ont produit le code. J'ai construit opencode-team-lead pour résoudre ces deux problèmes avec un pattern de délégation stricte.
Dans une codebase qui sert de source de vérité, tout ce qu'un agent doit 'savoir' devrait être vérifiable de façon binaire. Donner de la mémoire à tes agents, c'est compenser mécaniquement ce qui devrait être encodé dans le harness.
Deux articles d'Anthropic et OpenAI publiés à quelques semaines d'intervalle convergent sur le même concept : le harness. Ce qu'il faut en retenir.