Comment migrer d’OpenClaw à Hermes Agent en toute sécurité

Comment migrer d’OpenClaw à Hermes Agent en toute sécurité

Une bascule en toute sécurité au-delà de l’importation sur une ligne

La migration d’un assistant IA ne se résume pas à la copie d’une configuration d’application. La difficulté réside dans la préservation de l’identité, de la mémoire, du comportement des outils, des tâches planifiées et de l’accès à la messagerie, tout en évitant que deux passerelles ne se comportent comme le même bot.

llama.cpp vs Ollama en 2026 : Quel runtime choisir ?

llama.cpp vs Ollama en 2026 : Quel runtime choisir ?

« Quand llama-server surpasse Ollama »

Ollama et llama.cpp sont souvent comparés comme s’ils étaient des moteurs d’inférence rivaux. Le véritable choix se fait entre un service de gestion de modèles et un kit d’outils que vous pilotez directement.

Le KV Cache sur des GPU de 16 Go : faire tenir réellement les contextes longs

Le KV Cache sur des GPU de 16 Go : faire tenir réellement les contextes longs

Pourquoi le contexte de 128 Ko échoue sur 16 Go

Un modèle peut revendiquer une fenêtre de contexte de 128K et échouer pourtant à 40K jetons sur un GPU de 16 Go. La limite architecturale ne promettait jamais que les poids, le cache KV, les tampons de calcul et le compositeur de bureau tiendraient simultanément sur votre carte.

Compétences des agents vs serveurs MCP : cadre de décision

Compétences des agents vs serveurs MCP : cadre de décision

« Compétence, serveur MCP, ou les deux ? »

Les compétences d’agent et les serveurs MCP sont souvent présentés comme des moyens concurrents d’étendre un agent IA. Cette présentation est fausse : une compétence enseigne à l’agent comment travailler, tandis qu’un serveur MCP lui donne un accès réglementé à des capacités en direct.

Gravité des données : le vrai coût de l'IA API-First

Gravité des données : le vrai coût de l'IA API-First

Pourquoi votre stack IA devient plus collante chaque mois.

Chaque appel d’API semble être une transaction simple — jusqu’à ce que leur nombre accumulé fasse en sorte que vos données de réglage fin, vos outils d’évaluation et vos schémas d’outils soient tous conçus autour d’un seul fournisseur, et que le changement cesse d’être une simple modification de routage.

Ollama vers vLLM : quand migrer votre serveur de LLM local

Ollama vers vLLM : quand migrer votre serveur de LLM local

« Quand passer d’Ollama à vLLM »

Ollama est l’une des méthodes les plus simples pour exécuter un modèle de langage local, mais la praticité peut masquer le moment où une expérience locale se transforme en service de déduction partagé nécessitant une meilleure planification et une meilleure observabilité.

Maintenir la synchronisation des spécifications, des tests et du code dans le développement de l'IA

Maintenir la synchronisation des spécifications, des tests et du code dans le développement de l'IA

Évitez que les agents IA ne s’éloignent des spécifications, des tests et du code.

Les agents de codage IA déploient des fonctionnalités rapidement, mais les spécifications, les tests et le code dérivent silencieusement. Ce guide couvre un modèle de traçabilité, la cartographie spécification-test et spécification-code, ainsi que les vérifications d’intégration continue (CI) qui détectent les écarts avant une fusion.

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