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Une carte pratique des couches de contrôle, de contexte, d’outils, de preuves et d’évaluation autour des agents d’IA.

Conserver, relier et retrouver des notes Markdown entre conversations, sans confondre décisions consignées et permissions.

Comment les limites d’étapes, la validation des outils, la vérification, l’annulation et un état durable rendent les boucles d’agent utiles et récupérables.

L’IA peut repérer une lacune, expliquer une étape et proposer des exercices, mais le rappel et la résolution restent le travail de l’apprenant.

Concevoir des outils dont les entrées, l’autorité, les effets de bord, les échecs et les preuves restent lisibles pour les modèles et les opérateurs.

Comment constituer un petit ensemble de travail à jour tout en préservant la provenance et l’état durable hors de la fenêtre du modèle.

Choisir ce qu'un assistant IA doit conserver et retrouver, sans confondre notes, résultats de recherche et autorité.

Retrouver des notes Markdown par mots-clés, recherche sémantique ou hybride, puis consulter les sources des résultats.

Combiner recherche sémantique et mots-clés pour localiser les fichiers pertinents, puis vérifier les sources actuelles.