Peter Steinberger, le créateur d’OpenClaw, a dit à Y Combinator que 80 % des applis vont disparaître, parce qu’un agent sur votre propre ordinateur gère les données mieux qu’une appli. Notes sur cet entretien, du message vocal qu’il n’avait jamais prévu à ses CLI préférées à MCP, confrontées à mes cinquante applis, où l’agent a repris la saisie et où les données vivent toujours dans l’appli.
AP2 porte le nom des paiements, mais Alan, de Google, l’appelle par son vrai nom : de l’autorité déléguée par l’utilisateur. Notes sur ce passage du direct d’AGNTCon + MCPCon, le billet d’avion approuvé cinq fois et jamais acheté, et la façon dont les mandats ouverts et fermés d’AP2 permettent de signer les limites une fois, puis de s’en aller.
Les agents écrivent du code plus vite que quiconque ne peut le relire, et le raisonnement derrière chaque changement meurt avec la fenêtre de chat. Notes sur la keynote de Thomas Dohmke à AGNTCon + MCPCon et son interview en coulisses, sur le checkpoint d’Entire qui relie le journal d’une session à son commit dans Git, et sur pourquoi mes propres sessions expirent bien avant les pull requests qu’elles ont écrites.
Chi Wang, d’AG2, a convoqué tous les agents d’une salle partagée, en direct sur la scène d’AGNTCon + MCPCon, et sept agents de trois personnes différentes ont répondu sur une même page. Notes sur sa conférence et sur le livre blanc DotSpace derrière elle : des salles où des personnes et des agents de propriétaires différents travaillent ensemble, la règle unique qui empêche l’autorité de voyager, et ce que 339 agents ont fait en trois semaines.
agents IA · systèmes multi-agents · identité des agents
Katelyn Lesse, responsable de la plateforme chez Anthropic, liste les problèmes d’ingénierie que créent les systèmes multi-agents. Une infrastructure pensée pour des pods sans état, l’identité et le consentement quand un agent agit au nom d’un humain, l’isolation quand des milliers d’agents exécutent du code non fiable, et un coupe-circuit capable d’arrêter tout un système d’un coup. Notes sur son article et son billet sur le sandboxing, et où en est ma propre flotte sur chacun.
agents IA · systèmes multi-agents · identité des agents
Claude écrit environ 90 % de Claude Code, et l’équipe relit toujours chaque changement. L’essentiel de la lecture est passé aux machines : six couches de contrôles, des niveaux de risque fixés par le changement, et un plafond de tours qui a fait converger la revue. Notes sur l’article d’octobre de l’équipe, à côté de ma propre boucle.
À AGNTCon + MCPCon North America, Mathew Goldsborough, de NimbleBrain, a montré une appli de tâches qui ressemble à n’importe quel tableau de bord SaaS, sauf que chaque panneau est une MCP App assemblée à l’exécution. Voici le côté hôte qu’il a construit, emplacements, facets, hooks de cycle de vie et tokens de thème partagés, lu à côté du code open source.
J’ai installé Hermes Agent dans NVIDIA OpenShell sur un vieux Dell et commencé à y migrer Forge, mon agent de contribution open source. Forge exécute le code d’inconnus, et dans une sandbox OpenShell, un processus lancé par l’agent hérite de ses règles réseau : ses workers avaient besoin de leur propre cage. Ce qui s’est installé sans accroc, où vont les clés, les deux règles inattendues et ce qui reste à faire.
La tokenomics, c’est l’économie de l’IA : transformer énergie et capital en IA, puis en valeur métier mesurable. Notes sur la keynote de cinq minutes de J.R. Storment à l’AGNTCon pour la nouvelle Tokenomics Foundation : pourquoi compter les tokens est la mauvaise mesure, ce que la facture contient vraiment, et l’écart entre voir la dépense et prouver la valeur au DAF.
À la GTC Berlin, Jensen Huang a découpé un agent IA en cinq pièces : le modèle, le harnais, la sandbox, la connaissance de l’entreprise et ses outils. Son conseil aux entreprises qui se préparent aux agents commence par la sandbox, car aujourd’hui seule une demande polie retient un agent. Notes sur OpenShell, Sentry, l’agent knowledge foundation, et où en sont mes propres agents.
La plupart des gens n’ont jamais fait partie des dix premiers utilisateurs d’un produit : vos premiers ne viendront pas d’une foule convaincue, mais des quelques-uns qui adorent être en avance ou ont un problème brûlant. Notes sur How To Get Your First Users de Y Combinator, où Ankit Gupta remplace le produit minimum viable par un produit minimum évolutif.
startups · premiers clients · lancement de produit
Where’s my sofa? est un agent de service client construit sur MuleSoft Agent Fabric. Le modèle lit chaque message et écrit chaque réponse ; un graphe Agent Script, un serveur MCP Mule et une System API décident à qui appartient la commande qu’il touche. Retour sur la construction, sur l’agent qui répondait avec son propre raisonnement et sur une évaluation qui lit le système de référence.
OpenClaw et Hermes Agent sont les deux grands agents open source qui vivent sur votre machine et vous répondent dans vos messageries. En octobre 2026, leurs fonctionnalités se rejoignent, pas leurs réglages par défaut. Un comparatif interactif avec les petits claws (NanoClaw, nanobot, ZeroClaw, PicoClaw, IronClaw), ce que m’a appris l’usage des deux, et lequel choisir selon la situation.
Microsoft et Carnegie Mellon s’attendent à ce que l’IA assèche le vivier des débutants, et ont créé PRAISE pour l’empêcher. La nouvelle étiquette ne va pas au junior mais au senior, avec un mot emprunté aux soins infirmiers. Notes sur la conversation de Scott Hanselman avec le Dr Michael Hilton et Julia Gao, qui a écrit un outil à la main en stage et relit aujourd’hui ce qu’écrivent les agents.
agents de code IA · génie logiciel · développeurs juniors
Overmind ne relit plus ses propres pull requests : la revue par les pairs porte désormais sur un plan d’une page et demie, écrit avant que l’agent ne code. Notes sur la conférence de Dylan Ratcliffe, la boucle until derrière, et un lead time passé de 3,2 à 1,3 jour.
pilotkit est une CLI open source qui connecte une licence GitHub Copilot à Jira et Confluence en une commande, avec un serveur MCP en lecture seule et le jeton d’API dans le trousseau du système, plus un bureau local qui affiche les crédits IA de chaque réponse.
Tout ce qu’on peut modifier autour d’un agent de code n’est que du code et du texte. À l’AGNTCon + MCPCon Europe, Fausto Albers a montré comment son équipe l’améliore. L’éval reste hors de la boucle, le coût par changement accepté dit quand une boucle très occupée a calé, et un méta-agent fait tourner plusieurs variantes du harnais sur la même tâche et garde la meilleure.
Chaque appli de mon Mac mini n’écoute que sur 127.0.0.1, et tailscale serve donne à chacune une URL HTTPS que seuls mes appareils peuvent joindre. Aucun port ouvert, pas de reverse proxy à maintenir, de vrais certificats pour le téléphone. Voici la configuration et les quatre pièges où je suis tombé.
À l’OpenAI DevDay, Peter Steinberger (OpenClaw) a fait du « meat proxy » non plus une insulte mais un problème d’équipe. Si les agents tournent sur vos machines, vos collègues ne les joignent que par vous. Sa solution : un serveur partagé où chacun peut lire et prompter la session d’agent de n’importe qui.
Une boucle d’agent relit tout son contexte à chaque tour, donc le coût de l’entrée hors cache croît avec le carré du nombre de tours. Le talk TokenOps de Gareth Bland chez Microsoft explique la grille tarifaire derrière, un score en trois ratios pour savoir si les tokens ont servi, et la courbe en S qui dit quand arrêter de dépenser.
MintMCP fait tourner 40 à 50 agents IA dans Slack, et aucun n’emprunte le login d’un humain. Notes sur l’intervention de Jiquan Ngiam : fils multijoueurs, une identité par agent, des permissions décidées à l’exécution et une mémoire cloisonnée.
Liad Yosef, co-créateur de MCP Apps, affirme que les assistants personnels vont remplacer les sites comme principale porte d’entrée du web. J’ai confronté mon site à ses données : mon serveur MCP était à deux clics, derrière le seul fichier que les agents ignorent.
Prosus a confié six vrais distributeurs automatiques d’Amsterdam à un agent Claude Agent SDK pendant quatre mois, et il a perdu de l’argent. L’architecture, les ratés et ce que je réutiliserais, d’après le talk de Floris Fok.
Les agents de code n’ont pas inventé l’usine logicielle, ils y ont changé qui fabrique. Fabriquer prend des minutes au lieu de jours, donc la lenteur s’est déplacée vers la revue. Le schéma de 2022 de Dex Horthy, redessiné et animé : de 2022 à l’agentique, puis aux lumières éteintes.
agents de code IA · génie logiciel · revue de code
Claude Code écrit une ligne de log par partie de réponse, et chaque ligne répète la consommation de tokens de toute la réponse. Comptez les lignes et vous surestimez les tokens d’environ 2,5×, la sortie d’environ 4,4×. La clé : l’id du message. Le correctif de Meterlex, et le même piège dans Gemini CLI.
mulewatch est un serveur MCP open source en lecture seule qui permet à Claude, Cursor ou tout client MCP de lire les logs MuleSoft Anypoint, en direct et archivés. L’astuce : trouver le bon réplica dans Monitoring Archive en un seul appel au lieu de plusieurs centaines.
vibetidy écrit les README de dépôts générés par IA, mais le LLM ne fait que mettre en forme des faits vérifiés par un scanner. Pendant que je le construisais, la CI a repéré deux promesses du projet qui ne marchaient pas, et npm a refusé un nom qui semblait libre. Ce que j’en retiens.
LLM · outils de développement · Node.js
Notes courtes
Des trouvailles rapides tirées de ma propre installation, une à deux minutes chacune.
Un développeur sur le live de l’AGNTCon + MCPCon NA affirme que les agents d’aujourd’hui sont immatures, que le harnais compte plus que le modèle et que la mémoire, c’est surtout savoir oublier. Il a en grande partie raison. Deux de ses cinq affirmations vont trop loin.
Cookies Google Analytics peut-il déposer des cookies pour compter votre visite et voir quelles pages sont lues ? Cloudflare compte les pages vues sans cookie dans tous les cas. Ce qui est compté