| Les deux révisions précédentesRévision précédenteProchaine révision | Révision précédente |
| informatique:ai_lm:ai_coding [21/04/2026 09:19] – [LangChain] cyrille | informatique:ai_lm:ai_coding [04/06/2026 08:53] (Version actuelle) – [Models] cyrille |
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| Des skills: | Des skills: |
| * The Open Agent Skills Ecosystem https://skills.sh | * The Open Agent Skills Ecosystem https://skills.sh |
| | * Avec des "recettes" pour de nombreux sujets comme [[https://www.skills.sh/?q=filament|Filament]] et [[https://www.skills.sh/?q=laravel|Laravel]] |
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| ===== Models ===== | ===== Models ===== |
| {{ :informatique:ai_coding:tokens-input-ouput_20251214-172030.png?nolink&200|Il en faut des tokens pour un petit programme}} | {{ :informatique:ai_coding:tokens-input-ouput_20251214-172030.png?nolink&200|Il en faut des tokens pour un petit programme}} |
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| Pour de l'assistance au code | Essais de quelques modèles pour de l'assistance au code. Sur mon portable ''Core™ i7-1360P'' (2023 Q1) avec ''RTX 3060 en Thunderbolt 4 (thb4)'' le modèle le plus adapté avec llama.cpp est ''gpt-oss-20b-UD-Q4_K_XL.gguf''. |
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| | Comparaison [[https://www.cpu-monkey.com/en/compare_cpu-intel_core_ultra_7_270k_plus-vs-intel_core_i7_1360p|Core i7-1360P vs Core Ultra 7 270K Plus]] |
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| [[https://lab.cyrille.giquello.fr/AI-compare/models-metadata/#state=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|GGUF Models Metadata Viewer]] : Un viewer des meta-données des modèles que j'essaye en local réalisé sans coder, juste assistant IA et "[[https://www.crackedaiengineering.com/ai-models/opencode-big-pickle|OpenCode Zen Big Pickle]]" et "[[https://mistral.ai/news/devstral-2-vibe-cli|Mistral Devstral 2]]". | [[https://lab.cyrille.giquello.fr/AI-compare/models-metadata/#state=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|GGUF Models Metadata Viewer]] : Un viewer des meta-données des modèles que j'essaye en local réalisé sans coder, juste assistant IA et "[[https://www.crackedaiengineering.com/ai-models/opencode-big-pickle|OpenCode Zen Big Pickle]]" et "[[https://mistral.ai/news/devstral-2-vibe-cli|Mistral Devstral 2]]". |
| * [[https://lobehub.com/fr/mcp/ahujasid-blender-mcp|Blender MCP]], [[https://lobehub.com/fr/mcp/philflowio-dav-mcp|Dav MCP]], [[https://lobehub.com/fr/mcp/jaypeg-dev-nextcloud-mcp|Nextcloud MCP]] ... | * [[https://lobehub.com/fr/mcp/ahujasid-blender-mcp|Blender MCP]], [[https://lobehub.com/fr/mcp/philflowio-dav-mcp|Dav MCP]], [[https://lobehub.com/fr/mcp/jaypeg-dev-nextcloud-mcp|Nextcloud MCP]] ... |
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| | Le [[https://github.com/modelcontextprotocol/inspector|MCP Inspector]] aide bien pour tester le développement d'un server MCP |
| | * voir [[/informatique/ai_lm/mcp-inspector|mcp-inspector]] pour utiliser MCP Inspector avec Docker et un MCP en Php via transport STDIO. |
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| ==== Demo MCP Server ==== | ==== Demo MCP Server ==== |
| ===== Agents IA ===== | ===== Agents IA ===== |
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| * Agents réflexes simples / simple reflex agent | La suite [[/informatique/ai_lm/ai_agent|AI Agent]] |
| * Agents basés sur des modèles / model based agent | |
| * Agents basés sur des objectifs / goal based agent | |
| * Agents basés sur l'utilité / utility based agent | |
| * Agents d'apprentissage / learning agent | |
| * Agents hiérarchiques / hierarchical agent | |
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| * The [[https://agentclientprotocol.com/get-started/introduction|Agent Client Protocol]] Agent Client Protocol (ACP) standardizes communication between code editors/IDEs and coding agents and is suitable for both local and remote scenarios. | |
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| * [[https://www.youtube.com/watch?v=ZnYUxTtS6IU|Retour d'expérience sur la création d'un agent autonome]] avec [[https://github.com/LLPhant/AutoPHP|AutoPhp]] (Youtube, janvier 2024) | |
| * Retour expé entreprises: | |
| * [[https://www.youtube.com/watch?v=q3LtMMbg5YQ|Leboncoin - La GenAI au service de la relation client]] (2025-01) | |
| * [[https://www.youtube.com/watch?v=CV13E5i_cuo|Aramis Auto - Nouvelles frontières de l'automatisation avec les agents autonomes]] (2025-01) | |
| * [[https://fr.slideshare.net/slideshow/exploring-ai-riding-an-llphant-an-open-source-library-to-use-llms-and-vector-dbs-in-php/272059145#1|Exploring AI riding an LLPhant - An Open Source Library to use LLMs and vector DBs in PHP]] (slide, juillet 2023) - RAG, embeddings ... | |
| * [[https://research.aimultiple.com/rag-frameworks/|RAG frameworks benchmark results: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex vs Haystack vs DSPy]] | |
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| ==== Frameworks ==== | |
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| === LlamaAgents === | |
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| https://developers.llamaindex.ai/python/llamaagents/overview/ | |
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| === LLPhant === | |
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| * https://github.com/LLPhant/LLPhant | |
| * https://github.com/LLPhant/AutoPHP | |
| * [[/informatique/ai_lm/AutoPhp|Essai AutoPhp]] | |
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| === PrismPhp === | |
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| A unified interface for working with LLMs in Laravel. | |
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| * https://prismphp.com | |
| * https://github.com/prism-php/prism | |
| * Et son client MCP | |
| * https://github.com/prism-php/relay | |
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| === LangChain === | |
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| Un framework open-source conçu pour faciliter la création d’applications alimentées par des modèles de langage (comme GPT, Llama, etc.). Il permet de combiner des LLMs avec d’autres sources de données, outils externes, ou encore des bases de connaissances, pour construire des workflows complexes. | |
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| * **LangSmith**: une plateforme de débogage, de test et de monitoring pour les applications construites avec LangChain ou d’autres frameworks similaires | |
| * **LangGraph**: une extension de LangChain qui permet de modéliser des workflows d’IA sous forme de graphes. Contrairement à LangChain, qui utilise des chaînes linéaires ou séquentielles, LangGraph permet de créer des processus dynamiques et non linéaires, où les étapes peuvent s’enchaîner de manière conditionnelle ou parallèle. | |
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