Découvrez pourquoi les ingénieurs de pointe se détournent des serveurs MCP et explorez trois alternatives éprouvées — approches basées sur le CLI, outils scriptés et exécution de code — qui réduisent la consommation de tokens jusqu’à 98% tout en améliorant l’autonomie et la performance des agents.
Le développement des agents IA connaît une transformation fondamentale. Ce qui était autrefois considéré comme la référence pour connecter des agents IA à des outils externes — le Model Context Protocol (MCP) — est de plus en plus délaissé par les meilleurs ingénieurs et les entreprises leaders au profit d’alternatives plus efficaces. Le problème ne réside pas dans le concept du MCP, mais dans la réalité pratique du déploiement d’agents à grande échelle. Lorsqu’un serveur MCP consomme 10 000 tokens rien que pour s’initialiser, occupant 5% de la fenêtre de contexte de l’agent avant même qu’il ne commence à travailler, il faut repenser le modèle. Cet article explore pourquoi les ingénieurs abandonnent les serveurs MCP et présente trois alternatives éprouvées utilisées par des acteurs comme Anthropic et les meilleurs ingénieurs en production IA. Ces approches conservent la flexibilité et la puissance de l’automatisation basée sur des agents tout en réduisant drastiquement la consommation de tokens et en améliorant l’autonomie des agents.
Le Model Context Protocol représente l’un des efforts de standardisation les plus importants dans le développement des agents IA. À la base, MCP est une norme ouverte conçue pour créer un pont universel entre les agents IA et les systèmes externes, APIs et sources de données. Le concept fondamental est élégant et puissant : au lieu que chaque développeur crée des intégrations sur mesure entre ses agents IA et des outils externes, MCP fournit un protocole standardisé permettant d’implémenter une intégration une fois, puis de la partager à l’ensemble de l’écosystème. Cette standardisation a été transformatrice pour la communauté IA, permettant une collaboration et un partage d’outils sans précédent entre développeurs du monde entier.
D’un point de vue technique, MCP fonctionne comme une spécification d’API spécialement optimisée pour la consommation par des agents IA plutôt que par des développeurs humains. Alors que les APIs traditionnelles privilégient l’expérience développeur et la lisibilité humaine, les MCP sont architecturés pour être consommés par des modèles de langage et des agents autonomes. Le protocole définit comment les agents doivent demander des informations, comment les outils doivent être décrits et comment les résultats doivent être formatés pour une compréhension optimale de l’agent. Lorsque Anthropic et d’autres grands acteurs ont adopté MCP, cela a créé un écosystème unifié où les développeurs pouvaient construire des outils une fois et les faire fonctionner sans accroc sur plusieurs plateformes et implémentations d’agents. Cette percée a entraîné une rapide prolifération des serveurs MCP, les développeurs créant des serveurs spécialisés pour tout, de l’accès aux bases de données aux intégrations d’API tierces.
La proposition de valeur du MCP est véritablement séduisante sur le papier. Il promet de débloquer tout un écosystème d’intégrations, de réduire le temps de développement et de permettre aux agents d’accéder à des milliers d’outils sans ingénierie personnalisée pour chaque intégration. Cette standardisation a conduit à la création de centaines de serveurs MCP, chacun offrant l’accès à des capacités et services différents. L’idée était que plus le nombre de serveurs MCP disponibles augmentait, plus les agents deviendraient capables et autonomes, en mesure de gérer des tâches toujours plus complexes grâce à un riche écosystème d’outils préconstruits. Pour de nombreux cas d’usage, cette promesse a été tenue — MCP a effectivement simplifié la création d’agents aux capacités variées.
Cependant, à mesure que les agents IA deviennent plus sophistiqués et sont déployés à grande échelle, un problème critique est apparu, insuffisamment anticipé lors de la conception du MCP : une consommation excessive de tokens. Ce problème impacte directement le coût et la performance des agents IA, et il s’aggrave à mesure que les organisations étendent leurs déploiements. Comprendre pourquoi cela se produit nécessite d’examiner comment les serveurs MCP sont généralement implémentés et comment les agents interagissent avec eux en pratique.
Lorsqu’un agent IA se connecte à un serveur MCP, il reçoit une documentation complète sur chaque outil disponible au sein de ce serveur. Un serveur MCP typique contient entre 20 et 30 outils différents, chacun avec une description détaillée, des spécifications de paramètres, des exemples d’utilisation et des métadonnées. En production, les organisations connectent rarement un seul serveur MCP à leurs agents. Elles intègrent généralement cinq, six, voire davantage de serveurs MCP pour offrir aux agents un large éventail de fonctionnalités. Cela signifie que même si l’agent n’a besoin que d’un seul outil, toute la fenêtre de contexte est saturée de descriptions et de métadonnées pour tous les outils disponibles sur tous les serveurs connectés.
La première source majeure de gaspillage de tokens est cette consommation forcée d’informations d’outils non pertinentes. Les agents doivent transporter des informations sur des outils dont ils n’ont pas besoin, ce qui augmente la latence et le coût, tout en accroissant potentiellement le taux d’hallucinations. Prenons un exemple concret : une organisation connecte six serveurs MCP à son agent, chacun disposant de 25 outils. Cela représente 150 définitions d’outils, descriptions et métadonnées à charger dans la fenêtre de contexte à chaque initialisation de l’agent. Même si l’agent n’utilise que deux outils, tous les 150 consomment de l’espace précieux.
La seconde source majeure de consommation de tokens provient des résultats intermédiaires des outils. Imaginons qu’un agent doive récupérer une transcription depuis Google Drive pour en extraire des informations spécifiques. L’outil MCP de récupération de documents pourrait renvoyer 50 000 tokens de contenu, voire dépasser les limites de la fenêtre de contexte pour de plus gros documents. Pourtant, l’agent n’a peut-être besoin que du premier paragraphe ou d’une section précise de la transcription. Malgré cela, le document entier transite par la fenêtre de contexte, consommant inutilement des tokens et risquant de dépasser les limites de contexte. Cette inefficacité se multiplie lors d’appels multiples à des outils, et dans des workflows complexes d’agents comportant des dizaines d’étapes, le gaspillage de tokens devient gigantesque — pouvant atteindre 20%, 30%, ou même plus de la fenêtre de contexte totale de l’agent.
Au-delà de la consommation de tokens, un problème architectural plus profond subsiste : MCP réduit l’autonomie de l’agent. Chaque couche d’abstraction ajoutée à un système d’agent restreint ce que l’agent peut faire et la manière dont il peut résoudre les problèmes. Lorsque les agents sont contraints de fonctionner dans les limites de définitions d’outils prédéfinies et d’interfaces MCP figées, ils perdent la capacité de s’adapter, de transformer les données de façon inédite ou de créer des solutions personnalisées à des problèmes uniques. Le but fondamental de la construction d’agents IA est d’atteindre l’exécution autonome des tâches, mais la couche d’abstraction du MCP agit à l’encontre de cet objectif en limitant la flexibilité et la capacité de décision de l’agent.
Les meilleurs ingénieurs et entreprises leaders ont identifié trois alternatives éprouvées aux serveurs MCP traditionnels qui répondent à ces limites tout en conservant la flexibilité et la puissance de l’automatisation basée sur des agents. Ces approches échangent une certaine complexité initiale contre un contrôle, une efficacité et une autonomie de l’agent considérablement améliorés. Le point commun entre les trois : utiliser le code brut comme outil plutôt que de s’appuyer sur des abstractions de protocole standardisées.
La première alternative exploite les interfaces en ligne de commande (CLI) pour apprendre aux agents à interagir avec des outils externes. Au lieu de se connecter à un serveur MCP, cette approche utilise un prompt spécifique qui apprend à l’agent comment utiliser une CLI — un ensemble de fonctions que l’agent peut ensuite appeler pour accéder à la ressource souhaitée. La force de cette méthode réside dans sa simplicité et son efficacité.
Fonctionnement de l’approche CLI-First
L’implémentation est simple : au lieu de charger toute la définition d’un serveur MCP, vous créez un prompt concis qui apprend à votre agent à utiliser des outils CLI spécifiques. Ce prompt inclut généralement un fichier README qui explique les outils disponibles et une spécification CLI qui montre comment les utiliser. L’agent lit ces deux fichiers, comprend les outils disponibles, leurs paramètres et les workflows courants. Un prompt bien conçu pour cette approche fait généralement 25 lignes de code — remarquablement concis comparé à l’encombrement des implémentations MCP classiques.
Le principe clé ici est le chargement sélectif du contexte. Plutôt que de dire « voici plein d’outils, toutes les descriptions, tout le contexte que tu vas devoir consommer à chaque démarrage de l’agent », vous dites « voici le readme, voici la CLI, c’est ce que tu dois faire, et ne lis pas d’autres fichiers Python ». Vous gardez ainsi un contrôle total sur ce que l’agent peut faire ou non. Vous ne fournissez pas seulement des outils : vous contraignez explicitement ce à quoi l’agent a accès et comment il y accède.
Bénéfices pratiques et améliorations de performance
En mettant en place l’approche CLI-First, les gains de performance sont immédiats. En ne transmettant à la fenêtre de contexte que l’outil dont l’agent a besoin plutôt que tous les outils disponibles, la consommation de tokens pour les définitions d’outils chute drastiquement. En pratique, des organisations ont observé une économie de 4 à 5% de la fenêtre de contexte rien qu’en passant du MCP à des approches CLI. Cela peut sembler modeste, mais il ne s’agit là que de la surcharge liée à la définition des outils — les économies s’accumulent vraiment grâce à une gestion intelligente des résultats intermédiaires.
Avec l’approche CLI, les agents peuvent gérer intelligemment les résultats intermédiaires. Plutôt que de faire passer un document de 50 000 tokens par la fenêtre de contexte, l’agent peut sauvegarder ce document sur le système de fichiers puis extraire uniquement l’information requise. L’agent peut appeler des commandes CLI pour traiter, filtrer ou transformer les données sans consommer des quantités massives de contexte. C’est là que les gains d’efficacité se révèlent.
Considérations d’implémentation
L’approche CLI-First nécessite un effort d’ingénierie initial plus important que la simple connexion à un serveur MCP. Il faut investir du temps dans le prompt engineering — la rédaction minutieuse des instructions qui apprennent à l’agent à utiliser les outils CLI. Mais cet investissement est largement rentabilisé par le contrôle accru, l’efficacité et la prévisibilité du comportement de l’agent. Vous ne dépendez pas d’un protocole standardisé qui n’est pas forcément optimal pour votre usage : vous concevez une interface adaptée à vos besoins spécifiques.
La deuxième alternative ressemble à la méthode CLI mais incorpore un principe plus sophistiqué appelé divulgation progressive. Ce concept, mis en avant par Anthropic dans leur blog d’ingénierie, représente un changement fondamental dans la façon dont les agents devraient accéder aux outils. Plutôt que de charger tous les outils disponibles dès le départ, la divulgation progressive permet aux agents de découvrir et de charger les outils à la demande, au fur et à mesure des besoins.
Comprendre la divulgation progressive
La divulgation progressive est le principe de conception clé qui rend l’accès aux outils flexible et évolutif. Imaginez un manuel bien organisé qui commence par les bases et ne révèle l’information avancée que lorsque c’est nécessaire. Avec le MCP traditionnel, les agents sont limités par la taille de la fenêtre de contexte — il existe un plafond pratique au nombre d’outils connectables avant saturation. Avec la divulgation progressive via des approches scriptées, cette limite disparaît.
Un agent peut théoriquement accéder à des milliers de serveurs MCP et d’outils, mais il ne charge que les outils précis dont il a besoin à l’instant T. Cela est rendu possible grâce à un mécanisme de recherche permettant aux agents de découvrir quels outils et serveurs MCP sont disponibles. Lorsqu’un agent rencontre une tâche nécessitant un outil qu’il ne connaît pas, il peut chercher parmi les outils disponibles, puis l’importer et l’utiliser. Cela crée une architecture réellement évolutive où le nombre d’outils disponibles n’impacte plus la performance de l’agent.
Implémentation pratique
Dans l’approche scriptée, vous maintenez une hiérarchie de dossiers structurés où chaque dossier représente un serveur MCP, contenant des sous-dossiers pour chaque catégorie d’outils, chacun avec de simples fichiers TypeScript implémentant les outils individuels. Lorsqu’un agent doit utiliser un outil, il ne consulte plus une définition prédéfinie dans la fenêtre de contexte — il génère du code qui importe l’outil nécessaire depuis le dossier approprié et l’appelle directement. Cela change fondamentalement la circulation de l’information et la façon dont les agents interagissent avec les fonctionnalités externes.
Les implications pratiques sont majeures. Une grande entreprise peut avoir des centaines d’APIs internes, de bases de données et de services à mettre à disposition de ses agents. Avec le MCP traditionnel, connecter tout cela saturerait la fenêtre de contexte. Grâce à la divulgation progressive et aux approches scriptées, les agents peuvent accéder efficacement à tout cet écosystème, découvrant et utilisant les outils selon les besoins, sans les pénalités de performance du MCP classique.
Avantages concrets
Les bénéfices de la divulgation progressive sont conséquents. Vous pouvez charger les définitions d’outils à la demande, n’activant certains ensembles que lorsque l’agent en a besoin. C’est bien plus dynamique que les serveurs MCP qui chargent tout dès le départ. Les organisations qui mettent en œuvre cette approche relient des centaines d’outils à leurs agents sans rencontrer l’encombrement de contexte inévitable avec le MCP traditionnel. L’agent découvre les outils par recherche, comprend leurs capacités et les utilise — tout cela sans consommer massivement l’espace de contexte.
La troisième alternative, la plus puissante, est l’exécution de code, qui représente une refonte fondamentale de la façon dont les agents devraient interagir avec les systèmes externes. Au lieu de s’appuyer sur des définitions d’outils prédéfinies et des interfaces MCP figées, cette approche permet aux agents de générer et d’exécuter du code directement, appelant APIs et outils selon les besoins via le code plutôt qu’un protocole standardisé.
L’architecture de l’exécution de code
L’architecture est d’une simplicité élégante. Plutôt que de se connecter à des serveurs MCP, le système maintient une hiérarchie de dossiers structurés où chaque dossier représente un serveur MCP, contenant des sous-dossiers pour chaque catégorie d’outils, chacun avec de simples fichiers TypeScript implémentant les outils. Quand un agent a besoin d’un outil, il ne consulte pas une définition prédéfinie en contexte — il génère du code qui importe l’outil nécessaire et l’appelle directement.
Cela change fondamentalement la circulation de l’information. Plutôt que de recevoir une description de ce que fait un outil, puis d’essayer de l’utiliser, l’agent peut examiner directement le code de l’outil, comprendre précisément ce qu’il fait et l’appeler avec les bons paramètres. C’est plus direct, plus flexible, et au final bien plus puissant que toute couche d’abstraction.
Des améliorations de performance spectaculaires
Les gains de performance sont spectaculaires. En ne passant à la fenêtre de contexte que l’outil nécessaire à l’agent, plutôt que tous les outils de tous les serveurs connectés, la consommation de tokens pour les définitions d’outils chute drastiquement. Plus important encore, les agents peuvent gérer intelligemment les résultats intermédiaires. Au lieu de faire transiter un document de 50 000 tokens, l’agent peut sauvegarder ce document localement puis n’en extraire que l’information requise.
Dans la pratique, cette approche a permis de réduire la consommation de tokens jusqu’à 98% par rapport aux implémentations MCP classiques, tout en améliorant simultanément la performance et l’autonomie des agents. Ce n’est pas une amélioration marginale — c’est un changement fondamental d’efficacité. Un agent qui consommait auparavant 10 000 tokens pour s’initialiser avec des serveurs MCP n’en consomme plus que 200 avec l’exécution de code, libérant ainsi l’espace de contexte pour l’exécution de tâches réelles et le raisonnement.
Une autonomie d’agent renforcée
Au-delà des économies de tokens, l’exécution de code renforce considérablement l’autonomie des agents. Ceux-ci ne sont plus limités par des définitions d’outils prédéfinies et des interfaces figées. Ils peuvent examiner le code même des outils, saisir tout ce qui est possible, et prendre des décisions plus intelligentes sur la résolution des problèmes. Si un outil ne fait pas exactement ce dont l’agent a besoin, il peut potentiellement adapter son approche ou combiner plusieurs outils de façon inédite. Cette flexibilité est impossible avec le MCP traditionnel, où les agents sont limités aux définitions imposées.
FlowHunt reconnaît que l’avenir du développement des agents IA réside dans ces approches plus efficaces et flexibles d’intégration des outils. Plutôt que d’imposer les limites des serveurs MCP traditionnels, FlowHunt propose des composants et workflows permettant de mettre en œuvre des approches CLI, scriptées et d’exécution de code pour vos agents IA. La plateforme vous permet de gérer les définitions d’outils, de contrôler l’utilisation de la fenêtre de contexte et d’optimiser la performance des agents selon différents schémas architecturaux.
Avec FlowHunt, vous pouvez construire des agents qui conservent la flexibilité et la puissance de l’exécution autonome des tâches tout en réduisant drastiquement la consommation de tokens et en améliorant les performances. Que vous mettiez en place une approche CLI-First pour des cas d’usage spécifiques, utilisiez la divulgation progressive pour un accès complet aux outils, ou construisiez des systèmes d’exécution de code pour une efficacité maximale, FlowHunt fournit l’infrastructure et les composants nécessaires à votre réussite.
Un avantage clé de ces alternatives, souvent négligé, est la possibilité de mettre en place des mesures de confidentialité et de protection des données. Les entreprises, notamment dans les secteurs réglementés, ont de fortes exigences de confidentialité et de gestion des données. Avec le MCP traditionnel et des fournisseurs de modèles externes comme Anthropic ou OpenAI, toutes les données transitant par l’agent — y compris des informations sensibles, clients ou propriétaires — sont transmises à l’infrastructure du fournisseur de modèle. Cela est souvent inacceptable pour les organisations soumises à des exigences de conformité ou de gouvernance stricte.
L’approche par exécution de code offre une solution via ce qu’on appelle un “data harness”. En exécutant le code dans un environnement contrôlé, les organisations peuvent ajouter une couche qui anonymise ou occulte automatiquement les données sensibles avant leur exposition aux fournisseurs externes. Par exemple, un outil récupérant des données clients depuis une feuille de calcul peut être modifié pour anonymiser adresses mail, numéros de téléphone et autres informations personnelles. L’agent a toujours accès aux données nécessaires pour sa tâche, mais les informations sensibles sont protégées contre toute exposition.
Cette capacité est particulièrement précieuse pour les secteurs de la santé, de la finance, du juridique et autres industries réglementées où la confidentialité est cruciale. Vous pouvez ainsi cumuler les bénéfices des modèles IA avancés des fournisseurs externes tout en garantissant que les données sensibles ne quittent jamais votre infrastructure ou sont anonymisées en amont.
Comprendre dans quels cas utiliser chaque approche est essentiel pour faire les bons choix architecturaux selon vos besoins spécifiques :
| Approche | Idéal pour | Économie de tokens | Complexité | Autonomie |
|---|---|---|---|---|
| MCP traditionnel | Intégrations simples, prototypage rapide | Référence (0%) | Faible | Limitée |
| CLI-First | Ensembles d’outils spécifiques, accès contrôlé | 4-5% | Moyenne | Modérée |
| Scriptée (divulgation progressive) | Écosystèmes d’outils vastes, découverte dynamique | 10-15% | Moyenne-haute | Élevée |
| Exécution de code | Efficacité maximale, déploiements en entreprise | Jusqu’à 98% | Élevée | Maximale |
Le MCP traditionnel reste utile pour le prototypage rapide et les intégrations simples avec un ou deux serveurs MCP. La standardisation et la simplicité de mise en place en font une solution attractive pour démarrer rapidement.
Les approches CLI-First sont idéales quand vous avez un ensemble précis d’outils à utiliser et que vous souhaitez contrôler strictement ce que l’agent peut faire. Parfait pour les cas où vous voulez restreindre le comportement de l’agent pour des raisons de sécurité ou de conformité.
Les approches scriptées avec divulgation progressive brillent lorsque vous disposez d’un vaste écosystème d’outils et souhaitez que les agents puissent les découvrir et les utiliser dynamiquement sans encombrement de contexte. Idéal pour les grandes entreprises avec des centaines d’APIs et services internes.
L’exécution de code est le meilleur choix pour une efficacité et une autonomie maximales, à condition d’accepter l’effort d’ingénierie initial. C’est la solution adoptée par les entreprises et ingénieurs de pointe pour les déploiements en production où performance et coût sont déterminants.
Le passage au-delà des serveurs MCP ne consiste pas seulement à économiser des tokens — il s’agit de repenser fondamentalement le fonctionnement des agents IA. Réduire la consommation de tokens de 98%, ce n’est pas seulement faire des économies sur les appels API (même si c’est précieux). Cela permet aux agents de :
Il ne s’agit pas d’améliorations mineures mais de mutations fondamentales de ce qui est possible avec les agents IA. Un agent qui ne pouvait gérer que des tâches simples et courtes peut désormais exécuter des workflows complexes, multi-étapes, nécessitant un raisonnement soutenu et une gestion avancée du contexte.
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Le mouvement d’abandon des serveurs MCP marque la maturation du secteur du développement d’agents IA. À mesure que les organisations déploient des agents à grande échelle et font face aux contraintes réelles de consommation de tokens et de fenêtre de contexte, elles réalisent que les bénéfices de la standardisation MCP ne compensent plus les coûts d’efficacité. L’avenir de l’architecture d’agent réside dans des approches qui privilégient efficacité, autonomie et contrôle — des approches qui traitent les agents comme des entités capables de raisonnement et de prise de décision sophistiqués, plutôt que de simples outils bridés par des interfaces prédéfinies.
Cela ne signifie pas que le MCP est mort ou sans utilité. Pour certains cas — notamment le prototypage rapide et les intégrations simples — MCP reste pertinent. Mais pour les déploiements en production, les systèmes d’entreprise, et tous les scénarios où efficacité et autonomie sont cruciaux, les alternatives s’avèrent supérieures. Les ingénieurs et entreprises en tête du développement d’agents IA ont déjà fait leur choix, avec à la clé des gains spectaculaires en performance, coût et capacités.
La question n’est pas de savoir s’il faut abandonner complètement MCP — mais d’évaluer ces alternatives pour vos cas d’usage et de faire des choix architecturaux en fonction de vos besoins réels, plutôt que par défaut. Pour beaucoup, cette évaluation se traduira par des améliorations significatives de performance et d’efficacité des agents.
L’abandon progressif des serveurs MCP par les meilleurs ingénieurs et entreprises leaders marque une évolution fondamentale de l’architecture des agents IA. Si MCP a résolu le problème de la standardisation, il a introduit de nouveaux défis : surconsommation de tokens, encombrement de la fenêtre de contexte et perte d’autonomie des agents. Les trois alternatives éprouvées — CLI-First, méthodes scriptées avec divulgation progressive et exécution de code — lèvent ces limites tout en conservant la flexibilité et la puissance de l’automatisation basée sur des agents. En les adoptant, les organisations peuvent réduire la consommation de tokens jusqu’à 98%, permettre aux agents de fonctionner des heures plutôt que des minutes, et garder un meilleur contrôle sur leur comportement comme sur la confidentialité des données. L’avenir du développement d’agents IA appartient à ceux qui privilégient efficacité, autonomie et contrôle — et cet avenir est déjà là pour ceux qui sont prêts à dépasser le MCP.
Les organisations qui adoptent des approches d'exécution de code ont constaté des réductions de consommation de tokens allant jusqu'à 98% par rapport aux implémentations MCP traditionnelles. Les économies exactes dépendent de votre cas d'usage, du nombre d'outils connectés et de la fréquence d'accès des agents à ces outils.
La divulgation progressive est un principe de conception où les agents ne chargent que les outils spécifiques dont ils ont besoin à un moment donné, plutôt que de charger tous les outils disponibles dès le départ. Cela permet aux agents d'accéder théoriquement à des milliers d'outils sans dégrader les performances ni consommer excessivement la fenêtre de contexte.
Oui, les approches d'exécution de code fonctionnent avec des fournisseurs de modèles externes. Cependant, pour les organisations ayant des exigences strictes en matière de confidentialité des données, vous pouvez mettre en place une couche de protection des données qui anonymise ou occulte automatiquement les informations sensibles avant qu'elles ne soient exposées à des fournisseurs externes.
Les approches d'exécution de code nécessitent un effort d'ingénierie initial plus important pour le prompt engineering et la configuration des outils, mais elles offrent un contrôle bien supérieur sur le comportement des agents et l'accès aux outils. La complexité reste maîtrisable et les bénéfices de performance justifient généralement l'investissement initial supplémentaire.
FlowHunt propose des composants et des workflows qui vous permettent de mettre en œuvre des approches CLI, scriptées et d'exécution de code pour vos agents IA. La plateforme vous permet de gérer les définitions d'outils, de contrôler l'utilisation de la fenêtre de contexte et d'optimiser la performance des agents selon différents schémas architecturaux.
Arshia est ingénieure en workflows d'IA chez FlowHunt. Avec une formation en informatique et une passion pour l’IA, elle se spécialise dans la création de workflows efficaces intégrant des outils d'IA aux tâches quotidiennes, afin d’accroître la productivité et la créativité.
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