Author name: Alex Chen

D’accord, les amis. Leo Grant ici, de retour dans les tranchées numériques avec vous. Nous sommes le lundi 23 mars 2026, et je me suis récemment battu avec quelque chose de plutôt fondamental : la partie “construction” du développement d’agents. Pas seulement le codage, mais tout le processus de transformation d’une idée, d’un ensemble de contraintes, en un fonctionnement autonome

Make vs Activepieces : Lequel pour les petites équipes

Activepieces traite actuellement plus de 400 000 workflows automatisés chaque mois, tandis que Make semble atteindre environ 700 000. Mais le nombre de workflows n’apporte pas de valeur si l’outil n’est pas adapté à vos besoins.

Bien, mes amis. Leo Grant ici, de retour d’un terrier de lapin particulièrement profond. La semaine dernière, j’ai été confronté à quelque chose qui me tracasse depuis un moment : comment construirions-nous réellement des agents qui ne soient pas de simples exécuteurs de scripts, mais de véritables entités adaptables et conscientes du contexte ?

Je veux dire, nous avons tous vu les démos. Le tout nouveau LLM alimenté

D’accord, les amis. Leo Grant ici, de retour dans les tranchées numériques de agntdev.com. Aujourd’hui, nous n’allons pas simplement examiner les choses ; nous plongeons sous le capot de quelque chose qui a silencieusement mais profondément changé ma façon de penser à la construction d’agents : l’art subtil du SDK, en particulier en ce qui concerne l’intégration de ces modèles d’IA astucieux dans notre

FastAPI vs Express : Lequel choisir pour des projets secondaires ?
FastAPI a accumulé 96 460 étoiles sur GitHub tandis qu’Express en a 60 678. Il est clair que les développeurs ont leurs préférences, mais voici le hic : les étoiles ne font pas les fonctionnalités. FastAPI a gagné en popularité ces dernières années grâce à ses capacités asynchrones et ses annotations de type, mais cela le rend-il meilleur ?

Après 3 mois d’utilisation de DSPy : c’est bien pour des prototypes basiques, mais douloureux en production

En tant que développeur ayant un penchant pour l’essai des derniers outils, j’ai passé les trois derniers mois à expérimenter avec DSPy, l’outil open-source de Stanford pour les applications de machine learning. Avec 32 947 étoiles et une communauté dynamique autour, j’étais enthousiaste