Limites des données

Le RAG semble compliqué, mais l'idée est simple : avant qu'une IA ne réponde, elle recherche d'abord des informations utiles dans une source de connaissances et transmet ces informations au modèle de langage. Ce guide explique le RAG, les LLM, l'état, la mémoire et les outils à l'aide d'un modèle mental simple.

MCP, A2A, UCP, AP2 et A2UI sont souvent présentés comme des standards d'agents concurrents. Ils résolvent principalement des problèmes d'interopérabilité différents. Ce guide associe chaque protocole à la frontière qu'il standardise réellement—et montre comment ils peuvent fonctionner ensemble dans un seul système de production.

La mémoire des agents, le RAG, l'état et le contexte sont souvent utilisés comme s'ils étaient interchangeables. Ils ne le sont pas. Ce modèle d'architecture pratique sépare les quatre couches, montre où chacune se situe et explique ce qui dysfonctionne lorsque les systèmes les fusionnent en une seule.

Les agents à exécution longue ne devraient pas tout retenir. Cet article propose un modèle de cycle de vie pratique pour décider de ce qui a sa place dans la mémoire durable, de ce qui devrait être récupéré à nouveau, de ce qu'il est plus sûr de recalculer et de ce qui devrait expirer ou être remplacé.

Une source peut être pertinente, faisant autorité et pourtant être erronée pour la question posée. La couche manquante est l'applicabilité : les conditions dans lesquelles une réponse est valable, et les changements qui obligent à la reconsidérer. Cet article présente la Frontière de Validité de la Réponse comme un modèle de conception de source pour les humains, la recherche par IA et les systèmes RAG.

Une infrastructure d'IA privée ne devrait pas être conçue autour d'un seul GPU ou d'un seul modèle. Une approche plus résiliente combine des GPU d'inférence rapides, des systèmes d'IA riches en mémoire, des nœuds d'IA physique et des modèles cloud de pointe optionnels derrière une couche de routage prenant en compte les capacités.