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Retrouver la progression d’un agent après interruption sans dupliquer les effets de ses tentatives.

Distinguer récompense immédiate, valeur à long terme, exploration et politique apprise avec un exemple à deux états.

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 contrôlables 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.

Ajouter un outil, une Skill ou un serveur MCP à l’agent que vous utilisez, ou écrire votre propre boucle et sécuriser les tâches longues.

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.

Quand le travail est réparti entre plusieurs agents : comment séparer contexte, répertoires de travail et permissions, qui intègre et vérifie le résultat, et ce qu’un journal d’événements permet de récupérer.

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.

Un contenu non fiable influencera le modèle ; le système d’exécution doit donc limiter ce que cette influence peut accomplir : ce que couvrent l’injection de prompt, les permissions et approbations, les bacs à sable, les identifiants et l’autorisation MCP.

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