À proposTopCours
← heapsort-ai

AI orchestration

22 items

DOCDEV.to AI·il y a 2j

Anthropic Claude MCP: Run Claude as a Sub-Agent Inside Claude

Le serveur Anthropic Claude MCP permet d'imbriquer des modèles Claude (Haiku, Sonnet, Opus) en tant que sous-agents appelables au sein d'une session Claude principale. Cela permet de construire des flux de travail multi-agents sophistiqués, où un agent principal orchestre des sous-agents spécialisés pour un raisonnement parallèle ou séquentiel, optimisant les tâches avec des invites personnalisées et la mise en cache des invites.

AI orchestrationprompt engineeringClaudemulti-agent systems
35
ARTICLEDEV.to AI·il y a 19j

Why Most Multi-Agent Systems Fail in Production (And How to Fix It)

La plupart des systèmes multi-agents échouent en production à cause de problèmes dans la couche d'orchestration, et non des LLM. Les causes incluent des transferts non structurés, l'absence de stratégies de nouvelle tentative et un manque d'observabilité. AgentForge est une plateforme d'orchestration open-source qui résout ces problèmes grâce à un protocole JSON structuré, des tentatives automatiques et un traçage d'exécution en temps réel.

AI orchestrationProduction Failuresmulti-agent systemsAgentForge
31
CASEDEV.to AI·il y a 23j

53 Agents, Zero Chaos: The Multi-Agent Orchestration Patterns That Actually Work in Production

L'auteur dénonce le "mensonge de la démo multi-agent", révélant son parcours personnel dans la construction d'un système multi-agent robuste et autonome avec 53 agents IA gérant divers aspects de la vie de sa famille. Cette implémentation réelle, développée à travers de multiples itérations, met en lumière des modèles d'orchestration efficaces désormais repris par la recherche.

AI orchestrationAI architectureProduction AImulti-agent systems
29
ARTICLEDEV.to AI·15/04/2026

Building an AI Orchestration Platform: How We Unified 10+ AI Providers

ToRun AI développe une plateforme d'orchestration qui unifie l'accès à plus de 100 modèles d'IA de plus de 10 fournisseurs via une interface unique, résolvant les défis des API disparates, de l'authentification et de la facturation séparée. La plateforme propose un routage dynamique des modèles, un calcul des coûts, une sécurité multi-locataire et une architecture robuste avec .NET, MongoDB et Angular, assurant flexibilité et l'absence de verrouillage fournisseur.

AI orchestrationAI modelsAPI ManagementMulti-provider AI
28
RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 22j

NIMO Controller: a self-driving laboratory orchestrator based on the Model Context Protocol

Cet article présente le NIMO Controller, un orchestrateur de laboratoires autonomes basé sur le protocole de contexte de modèle (MCP), visant à améliorer l'accessibilité et à accélérer la découverte scientifique. Il offre une interface unifiée pour les utilisateurs humains et les agents d'IA, facilitant la conception de flux de travail expérimentaux sans codage.

AI orchestrationSoftware ArchitectureModel Context ProtocolScientific Discovery
28
ARTICLEDEV.to AI·06/05/2026

From Junior Dev to “Agent Architect”: My 72‑Hour Shift into Agentic Workflows

L'auteur décrit un rapide passage de 72 heures aux "Flux de Travail Agêntiques", où les développeurs orchestrent des agents IA au lieu d'écrire chaque ligne de code. Cette nouvelle approche, illustrée par la création d'un pipeline CI/CD auto-réparateur avec des agents IA spécialisés, a profondément modifié sa perspective de carrière.

AI orchestrationfuture-of-workCI/CDAgentic Workflows
27
RESEARCHarXiv CS.AI·07/05/2026

When Context Hurts: The Crossover Effect of Knowledge Transfer on Multi-Agent Design Exploration

Cette recherche remet en question l'hypothèse selon laquelle plus de contexte est toujours bénéfique dans l'orchestration des agents d'IA, notamment dans la conception de logiciels multi-agents. Elle révèle un "effet de croisement" où l'injection de contexte peut soit améliorer, soit dégrader considérablement l'exploration de la conception, sa direction étant prévisible par l'exploration de base sans contexte.

AI orchestrationknowledge transferContext injectionDesign exploration
27
DOCDEV.to AI·il y a 9j

3 Secrets to Mastering AI Agents: Build Your Own Team with Revfactory Harness

Ce contenu présente le concept avant-gardiste de systèmes d'IA construisant et gérant de manière autonome des équipes d'agents spécialisés pour accomplir des tâches complexes. Il met en lumière Revfactory Harness comme un nouvel outil rendant accessible cette orchestration avancée de l'IA, allant au-delà des modèles uniques vers une approche de méta-compétences pour une efficacité sans précédent.

AI orchestrationlearningRevfactory HarnessAI Teams
27
ARTICLEDEV.to AI·01/05/2026

Claude Code and Codex Together: Driver/Worker Orchestration in Production

Ce contenu décrit un modèle d'orchestration hiérarchique pour les modèles d'IA en production, où Claude Code (Opus 4.7) agit comme le pilote pour la planification et le raisonnement, tandis que Codex (GPT-5.5) effectue l'exécution lourde. Ce modèle pilote/travailleur, mis en œuvre avec le framework BEADS avec Metaswarm v0.11.0, optimise les tâches de développement complexes en exploitant les forces spécifiques de chaque modèle.

AI orchestrationProduction AImodel integrationlarge language models
27
RESEARCHarXiv CS.AI·25/04/2026

The Last Harness You'll Ever Build

Cette recherche propose un cadre à deux niveaux pour automatiser l'ingénierie fastidieuse des « harnais » requise pour les agents d'IA déployés sur des flux de travail complexes et spécifiques à un domaine. Elle comprend une « Boucle d'Évolution des Harnais » où un Agent d'Évolution modifie le harnais d'un agent de travail en se basant sur des évaluations contradictoires.

AI orchestrationprompt engineeringworkflow automationAI development
27
ARTICLEDEV.to AI·15/04/2026

I Built an LLM Gateway That Learns Which Model to Use — Here's How the Routing Works

Provara est une passerelle LLM qui achemine intelligemment les requêtes vers divers modèles d'IA (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) via un point de terminaison compatible OpenAI. Elle utilise un LLM-juge pour noter les réponses, permettant au routeur d'apprendre et de sélectionner automatiquement le meilleur modèle pour une tâche donnée au fil du temps, sans configuration manuelle.

AI orchestrationmodel routingAI as Judgeself-hosted
27