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Guides

Contenu evergreen. Des méthodes et configurations testées en production, pas des tutoriels de demo.

Guide advanced

Layerer les modèles d'un agent CLI à budget plafonné

Sous un abonnement à budget plafonné comme opencode Go, choisir un modèle ne se fait pas au prix du token mais aux requêtes par 5 h, à la seule source qualité encore vivante (vals.ai) et à la fiabilité du tool-calling — le critère décisif qu'aucun benchmark ne mesure. Le résultat : un modèle par preset, un frontier délégué hors de l'agent, et des outils contraints plutôt qu'instruits.

model-routing opencode-go inference-cost
Guide intermediate

Workflow agentique : les principes fondateurs

Un workflow agentique ne consiste pas à "utiliser l'IA pour coder plus vite" — c'est une restructuration de la façon dont on décompose, délègue et vérifie le travail. Les gains réels viennent de trois pratiques : décomposer les tâches en unités vérifiables, gérer le contexte de façon active, et traiter l'agent comme un junior compétent qui a besoin d'instructions précises.

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Guide advanced

Gérer le contexte dans un workflow multi-agents

Le context window est une ressource finie qui se dégrade. La clé est de le traiter comme tel : sessions courtes avec livrables vérifiables, fichiers de contexte persistants entre sessions, découpage en agents spécialisés sur les tâches parallèles. Les workflows multi-agents ne sont pas une complexité supplémentaire — ils sont la façon de travailler à grande échelle sans perdre en qualité.

context-window multi-agent workflow