Les décisions derrière OpenClaw : le point de vue d’un initié

Me voilà, plongé jusqu’aux genoux dans les demandes de tirage au début de 2023, lorsque nous avons rencontré un obstacle — un vrai casse-tête. Nous venions de mettre à jour notre tableau de dépendances et avons réalisé que la moitié des workflows étaient au point mort. Oui, on pourrait penser que l’intégration continue signifiait que tout serait simple, mais ce n’était pas le cas. Cela prend

Salut à tous les créateurs d’IA ! Kai Nakamura ici, de retour sur clawdev.net. Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui me préoccupe beaucoup ces derniers temps, surtout avec l’accélération constante du développement de l’IA. Il s’agit de contribuer, mais pas de la manière dont vous pourriez immédiatement penser. On entend souvent parler de « contribuer à l’open source ».

5 erreurs d’orchestration des agents qui coûtent de l’argent réel
J’ai vu 3 déploiements d’agents en production échouer ce mois-ci. Les 3 ont fait les mêmes 5 erreurs. Ces erreurs d’orchestration des agents peuvent épuiser vos ressources et entraîner des pertes financières importantes. Si vous êtes sérieux au sujet de l’optimisation du potentiel de vos agents, vous devez éviter ces pièges.

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Après 1 an d’utilisation : l’API Gemini en 2026
Après un an d’utilisation dans mon environnement de production, l’API Gemini s’est révélée être un mélange de points positifs et négatifs—utile pour les petits projets mais problématique pour le passage à l’échelle des systèmes plus importants. Si vous souhaitez savoir ce qui fait fonctionner cette API, lisez la suite et préparez-vous.

Après 6 mois avec LangGraph en production : c’est idéal pour le prototypage rapide, mais difficile pour passer à l’échelle entreprise.

Je ne suis pas étranger à l’adaptation à de nouvelles plateformes en tant que développeur, mais laissez-moi vous dire, LangGraph a été un sacré parcours ces six derniers mois. Lancé par l’utilisateur GitHub langchain-ai, cet outil vise

Salut à tous, Kai Nakamura ici de clawdev.net, votre endroit habituel pour tout ce qui concerne le développement de l’IA. Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui me préoccupe beaucoup ces derniers temps, quelque chose avec lequel beaucoup d’entre nous interagissent quotidiennement, mais auquel nous ne pensons peut-être pas assez en ce qui concerne nos propres contributions : l’art souvent négligé

Comment mon parcours dans OpenClaw a commencé

Je n’oublierai jamais la première demande de tirage que j’ai faite pour OpenClaw ; les nerfs ressemblaient à un million d’insectes rampant sous ma peau. J’avais passé des heures à peaufiner mon code, me convainquant que j’avais vu chaque cas particulier. Puis, boum ! Un seul typobras a pointé son vilain nez – j’avais écrit

Salut à tous, ici Kai Nakamura de clawdev.net, et aujourd’hui je veux parler de quelque chose qui fait du bruit dans mes canaux Slack et mes fils GitHub depuis des semaines : la révolution silencieuse qui se déroule dans le développement de l’IA open-source. Pas les grandes sorties de modèles de fondation avec éclat, mais le concret, les outils, l’infrastructure, tout ce qui permet de construire avec

7 erreurs de profilage de performance qui coûtent de l’argent réel

J’ai vu 15 applications ralentir considérablement au cours du dernier trimestre, et devinez quoi ? Toutes ont commis les mêmes 7 erreurs de profilage de performance. Ces erreurs ne gaspillent pas seulement le temps des développeurs ; elles peuvent coûter aux entreprises une fortune en perte de productivité, en frais d’infrastructure et en perte de clients. Comprendre ce que

TGI vs llama.cpp : Une confrontation pour les petites équipes

Commencez par ceci : TGI de Hugging Face a 10 811 étoiles sur GitHub, tandis que llama.cpp est à la traîne. Mais soyons réalistes : les étoiles ne servent à rien si l’outil ne fait pas le travail. Dans un monde où les petites équipes ont besoin d’efficacité mais manquent de la possibilité de ressources étendues, le choix