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Cet agent Claude MCP AI remplace vos équipes d’opérations de 200K$ +. Je ne devrais probablement pas partager le système exact gratuitement... alors que j’essayais d’attraper Pikachu à 3 heures du matin sur Pokemon Go, il a audité toute mon entreprise, trouvé 12 goulots d’étranglement et m’a construit 5 agents n8n prêts pour la production le gain d’efficacité est absolument INSENSÉ La plupart des fondateurs passent des mois à embaucher des consultants en opérations qui facturent 500 $ de l’heure juste pour vous dire ce qui ne fonctionne pas Ce système agentique fait tout son travail en quelques minutes Voici ce qui se passe lorsque vous le déployez : → réalise un audit complet de business intelligence en 3 minutes (ce qui prend des semaines aux consultants) → identifie 12+ goulots d’étranglement de flux de travail qui nuisent à votre efficacité → conçoivent des systèmes agentiques personnalisés adaptés à votre entreprise → crée 5+ agents d’IA autonomes avec une gestion avancée des erreurs → crée une couche d’orchestration intelligente qui synchronise tout ensemble → réalise une transformation opérationnelle complète en moins de 10 minutes l’ensemble de l’audit pour lequel les consultants facturent 50 000 $ se déroule maintenant en 10 minutes ZÉRO connaissance technique nécessaire ZÉRO consultant coûteux requis ZÉRO mois d’allers-retours Décrivez simplement votre configuration actuelle et regardez-la construire votre empire agentique Le calcul est stupide et simple : Salaire de 200 000 $ de l’équipe des opérations par rapport au déploiement ponctuel du MCP Cela représente 16 600 $ économisés par mois Le système comprend : - Analyseur intelligent de pile d’entreprise - Détection des goulots d’étranglement IA - architecte agentique personnalisé - constructeur d’agents autonomes - Documentation complète de déploiement Il s’agit de l’infrastructure opérationnelle à 7 chiffres exacte du bâtiment du système et vous l’obtenez gratuitement Suivez + RT + commentez « MCP » et je vous enverrai le guide d’installation COMPLET ce soir Ne dormez pas là-dessus Chaque semaine que vous attendez, c’est 30+ heures de travail manuel que vous ne récupérerez jamais

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Reliability is the name of the game for agents, and it's unlikely to be solved purely at the model layer for the foreseeable future. This is creating green shoots for infrastructure builders, with a few interesting trends starting to emerge: 1. Simulation as CI for agents: a) The most valuable piece of data today is trajectory data i.e. collections of task (P) -> {t1, t2... tk} mappings. With more trajectory data, agents can be improved with techniques like RFT. b) Since these trajectories can be quite specific to a company's underlying data (D), you need to be able to actually simulate the behavior of agents within your environment vs. rely on 3P trajectory data. So, how might you do this? - Maintain an agent and MCP registry for an enterprise, and a staging environment. Bootstrap a metadata layer that contains the objective of each agent, the tools it has access to, the scope of each agent vis.a.vis each tool etc. Your SDK may need to generate MCP servers on the fly for certain internal applications. - Execute scenarios in staging for each agent by providing prompt / task variations, inspecting the tool calls produced and evaluating performance against a multi-objective reward function (e.g. performance against the objective, minimization of tool invocations). - A critical component is accurately providing quantifiable reward functions for each agent that unlock high-fidelity evals and close the loop for reliable CI. - All of this needs to be productized: easy-to-adopt infrastructure that developers can extend, but with batteries included. You can start to see a new paradigm forming—not unit tests for code, but simulation harnesses for agents. What happens when you get trajectory data? 2. Enterprises will move to "context lakes": - An evolving, queryable memory layer that serves as a hub for agent trajectories enriched by enterprise data stored in the delta lake / SNOW. A potent mix of a knowledge base, a semantic cache, and an execution log. - Extremely fast reads for inference-time retrieval that supports high QPS. - As mentioned in a prior post, the semantic cache (really interesting opportunity for startups) will cluster task–trajectory pairs (e.g., via k-means), enabling fast retrieval and “result fusing” during planning or tool selection. Agents will dip into the context lake constantly. High QPS, low-latency context fetch will become as important as fast embedding search is today. 3. Agent authentication becomes a first-class concern: -Traditional OAuth and API key models break down when agents act on behalf of users and themselves, across long-lived sessions. -You need a framework for agent identity, delegation, and scoping—one that supports things like tool level permissions, task bound credentials and delegation graphs. We’re entering an era where testing software means simulating behavior, querying software means retrieving context, and securing software means authenticating autonomous agents.

Pourquoi vos agents de codage n’ont plus besoin de rag Nik Pash de Cline a expliqué pourquoi il ne recommande plus RAG pour les agents de codage autonomes, et ses points ont frappé plus fort que prévu. La couche applicative se rétrécit. Toute l’ingénierie intelligente que nous construisons autour de LLMS ne cesse de devenir obsolète à mesure que les modèles s’améliorent. Que se passe-t-il avec Rag : Les fenêtres contextuelles se sont considérablement développées, rendant l’intégration de la recherche inutile Les agents de codage fonctionnent mieux avec l’accès direct aux fichiers que les plongements en morceaux Les hallucinations ne sont même pas un problème lorsque vous réglez la température à 0 Les problèmes de sécurité liés à l’intégration du stockage sont importants Au lieu de rag, les agents de codage modernes comme Klein utilisent ce que Nik appelle « l’intégrité narrative ». Laissant l’agent explorer le code de manière organique à l’aide d’outils tels que grep, en lisant les fichiers dans leur intégralité et en suivant son propre fil de pensée. Cela imite la façon dont les ingénieurs seniors travaillent réellement. Même Boris de Cloud Code a admis qu’ils avaient essayé Rag et l’avaient abandonné. Le schéma est clair. Quand le rag a encore du sens : contraintes budgétaires (l’intégration de la recherche utilise moins de jetons) Lacs de données non structurés massifs Quelques cas d’utilisation non codants Mais pour les équipes d’ingénieurs sérieuses ? Arrêtez de distraire vos agents de codage avec la recherche intégrée. Permettez-leur de lire le code directement, de développer leur compréhension naturellement et d’exécuter avec concentration. La vraie question n’est pas de savoir si Rag est mort, mais si vous vous accrochez encore à des solutions obsolètes alors que des approches plus simples fonctionnent mieux.

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