Le "Context Engineering" pour augmenter les Agents AI
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Si le prompt engineering a d’abord été en vogue au début de l’avènement des LLMs, il est désormais temps de travailler efficacement le contexte donné aux agents pour optimiser la qualité de leur output. En effet, un bon contexte peut donner de meilleurs résultats qu’un fine-tuning.
Dans l’ingénierie logicielle, “construire un bon contexte” signifie agir directement sur :
- L’écriture de code : Fournir aux agents les règles, patterns et bonnes pratiques de l’entreprise, intégrés et actualisés en temps réel, pour générer du code lisible et maintenable.
- Le suivi des standards : Centraliser et automatiser l’application des conventions, des ADRs afin d’assurer une cohérence à l’échelle.
- La réduction de la charge cognitive : Libérer les dévs de la recherche d’information dispersée (wikis, tickets, discussions) en leur offrant un contexte structuré.
Et si vous passiez du chaos à l’ingénierie de contexte ?
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