01
Donner un environnement d’exécution aux agents
Un agent utile doit accéder aux bons outils et conserver le contexte nécessaire à sa tâche. Mon déploiement d’Hermes sur une infrastructure auto-hébergée couvre le runtime, la mémoire et l’intégration des outils. Les contraintes d’exploitation restent centrales : disponibilité, permissions, secrets et capacité à examiner ce qui a été exécuté.
02
Choisir et router les modèles
Omniroute et mon expérience avec LiteLLM portent sur l’accès aux modèles et leur intégration dans les applications. Le routage doit tenir compte de la qualité attendue, de la latence et du budget. L’optimisation des tokens complète ce travail : elle vise à réduire le contexte inutile sans retirer les informations nécessaires à une tâche fiable.
03
Intégrer l’IA dans un workflow existant
Le projet OpenCode Harness concerne l’environnement de travail des agents de développement. M2C Flows applique l’assistance IA à la préparation de migrations cloud. Dans les deux cas, le point de départ est une tâche identifiée et un résultat vérifiable. Les décisions engageantes et la validation du code restent sous contrôle humain. Les pages projets détaillent ce qui a été construit plutôt que de promettre une autonomie sans limites.
