Salut à tous, collègues gestionnaires d’agents ! Maya ici, de retour avec une nouvelle exploration dans le monde fascinant, parfois frustrant, du déploiement des agents. Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui me tient éveillée la nuit – d’une bonne manière, la plupart du temps – et c’est l’extension de vos déploiements d’agents dans le cloud. En particulier, comment nous pouvons avancer
Liste de vérification de l’observabilité LLM : 10 choses à faire avant de passer en production
J’ai personnellement vu au moins 5 déploiements LLM en production échouer ce trimestre en omettant les mêmes quelques étapes d’observabilité. La “liste de vérification de l’observabilité llm” n’est pas qu’un terme à la mode ; c’est la différence entre vos utilisateurs ayant des interactions fluides et vos ingénieurs se tirant les cheveux
Salut tout le monde, Maya ici, de retour sur agntup.com ! Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui empêche tant d’entre nous de dormir la nuit, surtout quand on dépasse ce premier « hello world » d’agent : la montée en compétence. Pas seulement grimper, mais grimper intelligemment. Nous sommes bien en 2026 maintenant, et la scène du déploiement des agents est en pleine effervescence.
Salut à tous, agents gestionnaires ! Maya ici, de retour avec un autre examen approfondi du monde fascinant, parfois frustrant, du déploiement d’agents. Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui m’empêche de dormir la nuit – dans le bon sens du terme, surtout – et c’est l’échelle de vos déploiements d’agents dans le cloud. Plus précisément, comment nous pouvons avancer
Comment configurer la journalisation avec Arize (étape par étape)
Dans ce tutoriel, nous allons configurer la journalisation avec Arize pour nous assurer que nos modèles d’apprentissage automatique fonctionnent comme prévu. Créer des solutions de journalisation peut sembler écrasant au début, mais avec des pratiques structurées, cela devient gérable — voire agréable.
Conditions préalables
Après avoir passé 6 mois avec LlamaIndex : le modèle de tarification est une énigme enveloppée dans un mystère, et vous pourriez le trouver plus coûteux que prévu.
En 2026, j’ai plongé dans LlamaIndex pour un projet qui nécessitait un traitement de documents assisté par IA avec un certain niveau de complexité. Mon équipe construisait une application à grande échelle pour un
Salut à tous, c’est Maya, de retour pour agntup.com ! Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui empêche tant d’entre nous de dormir la nuit, surtout quand on dépasse ce premier “hello world” d’agent : la montée en charge. Pas seulement une montée en charge classique, mais une montée en charge intelligente. Nous sommes déjà bien en 2026, et le monde du déploiement d’agents est en pleine effervescence.
Salut à tous, Maya ici, de retour sur agntup.com ! Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui m’empêche de dormir, quelque chose que j’ai personnellement affronté à travers plusieurs projets, et quelque chose que je vois trop souvent des équipes se tromper : le déploiement de nos agents à grande échelle. Plus précisément, je veux plonger dans les détails de l’extension efficace des agents sans état.
Comment configurer la journalisation avec Arize (Étape par étape)
Dans ce tutoriel, nous allons configurer la journalisation avec Arize pour nous assurer que nos modèles d’apprentissage automatique fonctionnent comme prévu. Construire des solutions de journalisation peut sembler accablant au début, mais avec des pratiques structurées, cela devient gérable — voire agréable.
Conditions préalables
Après avoir passé 6 mois avec LlamaIndex : le modèle de tarification est une énigme enveloppée dans un mystère, et vous pourriez le trouver plus coûteux que prévu.
En 2026, j’ai exploré en profondeur LlamaIndex pour un projet qui nécessitait un traitement de documents assisté par IA avec une certaine complexité. Mon équipe était en train de construire une application à grande échelle pour un