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OpenAI API en 2026 : 7 choses après 3 mois d’utilisation

API OpenAI en 2026 : 7 choses après 3 mois d’utilisation
Après trois mois avec l’API OpenAI dans un projet de taille moyenne, mon verdict est assez clair : c’est solide pour les applications de chat, mais attention aux coûts imprévus et aux limitations lors de la montée en charge.

Contexte
Pour donner un contexte à cette critique, j’ai utilisé l’API OpenAI

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Dans Démystifier la mémoire des agents IA

Salut, agent en formation ! Emma ici, votre guide sympathique à travers le monde sauvage et merveilleux des agents IA. Si vous avez traîné un peu sur agent101.net, vous savez que je suis là pour démystifier tout ça, le rendant accessible même si votre expérience en programmation s’est arrêtée à MySpace CSS (pas de jugement, nous avons tous été là).

Aujourd’hui, je veux

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Dans Démystifier la mémoire des agents IA

Salut, agent en formation ! Emma ici, votre guide sympathique à travers le monde sauvage et merveilleux des agents IA. Si vous traînez sur agent101.net depuis un moment, vous savez que je suis là pour démystifier tout ça, le rendre accessible même si votre expérience en codage s’est limitée au CSS de MySpace (pas de jugement, nous sommes tous passés par là).

Aujourd’hui, je veux

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Ollama vs vLLM: Lequel choisir pour des projets annexes

Ollama vs vLLM : Lequel choisir pour vos projets secondaires ?
Ollama affiche 165 710 étoiles sur GitHub tandis que vLLM en a 73 811. Certes, ces chiffres sont impressionnants pour Ollama, mais ne nous faisons pas d’illusions : les étoiles seules ne font pas avancer le développement. Si vous êtes comme moi, vous évaluez sans cesse les options pour vos projets secondaires, surtout en ce qui concerne les outils qui

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Ollama vs vLLM : Lequel choisir pour des projets personnels

Ollama vs vLLM : Lequel choisir pour des projets annexes ?
Ollama affiche 165,710 étoiles sur GitHub tandis que vLLM en a 73,811. Certes, ces chiffres sont impressionnants pour Ollama, mais ne nous leurrons pas : les étoiles à elles seules ne font pas progresser le développement. Si vous êtes comme moi, vous évaluez constamment les options pour vos projets annexes, surtout en ce qui concerne les outils qui

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Comment ajouter de la mémoire à votre agent avec AutoGen (étape par étape)

Comment ajouter de la mémoire à votre agent avec AutoGen

Nous allons ajouter de la mémoire à votre agent en utilisant AutoGen, améliorant ainsi la façon dont il interagit et se souvient du contexte utilisateur — et c’est un enjeu majeur ! Avec la complexité croissante des systèmes d’intelligence artificielle, avoir des agents capables de retenir des informations améliore considérablement l’expérience utilisateur. Dans un monde

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Comment ajouter de la mémoire à votre Agent avec AutoGen (Étape par étape)

Comment ajouter de la mémoire à votre agent avec AutoGen

Nous allons ajouter de la mémoire à votre agent en utilisant AutoGen, ce qui améliore la façon dont il interagit et se souvient du contexte utilisateur — et c’est important ! Avec la complexité croissante des systèmes d’intelligence artificielle, avoir des agents capables de retenir des informations améliore considérablement l’expérience utilisateur. Dans un monde

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J’ai créé un agent d’IA pour résumer mes actualités

Salut, agent en formation ! Emma ici, de nouveau sur agent101.net. Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui fait le buzz dans mes chaînes Slack et projets personnels depuis quelques mois : amener un agent AI à réellement faire quelque chose d’utile pour vous, de manière cohérente, sans avoir besoin d’un doctorat en ingénierie des prompts ou d’une ferme de serveurs dans votre

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J’ai créé un agent IA pour résumer mes actualités

Salut, agent en formation ! Emma ici, de retour sur agent101.net. Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui fait du bruit dans mes chaînes Slack et mes projets personnels depuis quelques mois : faire en sorte qu’un agent IA puisse réellement faire quelque chose d’utile pour vous, de manière cohérente, sans avoir besoin d’un doctorat en ingénierie des requêtes ou d’une ferme de serveurs dans votre

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Comment ajouter la recherche vectorielle avec Qdrant (étape par étape)

Ajouter la recherche vectorielle avec Qdrant : Un tutoriel détaillé étape par étape

Nous construisons un moteur de recherche vectorielle avec Qdrant qui nous permettra de gérer efficacement les requêtes de données haute dimension—une nécessité dans les applications riches en données d’aujourd’hui.

Prérequis

  • Python 3.11+
  • Qdrant installé (vous pouvez utiliser Docker ou l’installer directement)
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