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Décisions d'architecture, notes d'implémentation MCP, et quelques coups de gueule occasionnels sur des trucs qui ne devraient pas être aussi compliqués.
Dernière dépêche
Commencez ici si vous voulez la mise à jour technique la plus fraîche avant de plonger dans l'archive.
Nous avons migré nos embeddings de code vers voyage-4-large — actuellement en tête du classement public RTEB pour la récupération de code. La version honnête : le compromis que nous faisons, ce que nous indexons réellement, et pourquoi nous payons pour des embeddings premium.
Archive
Architecture, observabilité, conception de la surface MCP, et les patterns qui ont survécu au contact avec la production.
Nous prenons en charge l'intelligence du code pour environ 280 langages. Aucun humain ne peut auditer cela à la main. Nous avons donc construit une boucle d'auto-amélioration récursive des langages — contrôle ponctuel, LLM en tant que juge, correction d'un seul élément, revalidation — et nous la faisons tourner avec une flotte d'agents isolés jusqu'à ce que l'extraction soit vraiment correcte, pas seulement au vert.
Une requête comme « où est défini parseConfig » appelle une recherche différente de « comment fonctionne l'authentification ». Maguyva classe l'intention, pondère en conséquence quatre modalités de récupération, puis fusionne les résultats avec une Reciprocal Rank Fusion pondérée.
Nous avons relié Claude Code et Codex à une seule pile Grafana avec OpenTelemetry et Alloy, puis utilisé traces et logs pour repérer et corriger les problèmes de comportement des agents à la source.
Les commits Git deviennent des entrées de changelog structurées et des fiches de décision architecturale, puis reviennent nourrir les agents IA sous forme de mémoire institutionnelle interrogeable.
Nous avons passé au crible 3 500 compétences candidates et en avons adopté 466. Une boucle systématique d'extraction et d'ingestion pour construire, à grande échelle, une bibliothèque de compétences d'agents IA cohérente.
Les systèmes d'agents sont opaques par défaut. La divulgation progressive offre aux opérateurs des vues CLI en couches, des contrôles d'état rapides jusqu'au détail interne complet des agents et aux traces de décision.
Les agents IA hallucinent avec assurance. Les vérités de terrain sont des faits versionnés et délimités qui ancrent le comportement des agents dans la réalité. Voici comment nous les avons construites et les faisons respecter.
Un orchestrateur unique répartit le travail entre des agents IA spécialistes, chacun doté de compétences et d'une mémoire distinctes. Comment Orkestra coordonne 46 agents et 466 compétences en production.
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