Le premier agent de design jamais lancé est vraiment incroyable ! C'est un designer à temps plein disponible 24/7 qui peut travailler de manière autonome sur n'importe quel projet de design pour vous. C'est suffisant pour 99 % de mes besoins en design. Voici quelques exemples de ce que j'ai créé en l'utilisant :

Littéralement, personne ne sait ce qu'est un agent. J'ai vu beaucoup de gens se référer aux applications comme des "agents" tant qu'elles utilisent un LLM. Ensuite, nous avons ceux qui parlent de "systèmes agentiques" et de "flux de travail agentiques." Si vous demandez ce qu'ils veulent dire, ils commenceront à bégayer.

GRANDE MISE À JOUR pour AG-UI ! Les 3 protocoles natifs d'IA : MCP, A2A et AG-UI. Il y a une énorme adoption dans tous les domaines, et des mises à jour massives et continues pour chacun de ces protocoles. Voici quelques mises à jour majeures pour AG-UI : Pour ceux d'entre vous qui n'ont pas entendu, AG-UI (Agent-User Interaction Protocol) vous permet d'intégrer des agents dans des applications frontend. Il vous offre : • Mises à jour en temps réel • Orchestration d'outils • État mutable partagé • Limites de sécurité • Synchronisation de l'UI Ils viennent de mettre à jour le protocole, et voici les nouveautés : 1. AG-UI a maintenant une CLI ! 2. Pydantic AI est maintenant compatible avec AG-UI. 2. Nouveau flux 10x plus simple pour construire des clients AG-UI supplémentaires. 3. Pré-version d'une poignée de main entre AG-UI et A2A. 5. Vous pouvez maintenant visualiser vos interactions A2A. 6. Les interactions A2A peuvent maintenant contacter les utilisateurs. 7. Il y a un flux de contribution complètement repensé. Vous pouvez construire votre première application alimentée par AG-UI avec une seule commande : $ npx create-ag-ui-app my-agent-app Vérifiez le dépôt GitHub du protocole :

Agents auto-apprenants 👀

L'une des meilleures façons d'écrire un meilleur code : Utilisez des agents personnalisés et spécialisés pour le réviser automatiquement chaque fois que vous poussez vers votre dépôt. Je travaille avec @baz_scm, et ils vont automatiquement générer des agents réviseurs personnalisés en fonction de votre propre style de codage et de vos règles. C'est le premier outil que j'ai vu faire cela. Parmi les trois différentes façons de créer un agent dans Baz, ma préférée est celle où vous définissez en fonction de vos règles via des invites et la testez dans le terrain de jeu avant de la déployer. Regardez la vidéo et le lien ci-dessous. Baz a collaboré avec moi sur cela.

Une autre mise à jour intéressante pour le protocole AG-AI ! Le protocole AG-UI (Interaction Agent-Utilisateur) vous permet d'intégrer des agents dans des applications frontend.

Le Copilot en mode Beast est littéralement une bête ! Je n'étais pas au courant de cela jusqu'à hier, et ça a l'air bien (et un peu fou !) Le mode Beast est un mode de chat personnalisé qui donne à Copilot de @code des super pouvoirs : au lieu d'utiliser l'"Agent" par défaut de Copilot, vous pouvez utiliser le mode Beast pour tout. Attendez-vous à : • Plus de planification • Plus d'utilisation d'outils • Plus d'utilisation d'internet • Plus d'entêtement • Moins de guidage • Moins de peur d'agir Si vous vous sentez chanceux, essayez le mode Beast. Je ne recommande pas d'utiliser le mode Beast sur vos bases de code à 250 000 $/an pour l'instant, à moins que vous ne soyez le patron. Voici une vidéo sur la façon de l'activer. Vous trouverez le lien avec les instructions ci-dessous :

1 heure de pratique vaut 100 fois mieux que 10 heures de tutoriels. Les gens adorent compliquer les choses, mais la maîtrise dans la création de logiciels vient d'un processus très simple : Construire → Déployer → Partager → Améliorer → Répéter Vous n'avez pas besoin d'un autre tutoriel en ce moment. Ce dont vous avez besoin, c'est de commencer à coder et d'obtenir des retours qui vous aident à vous améliorer. Je pense que vous allez adorer ça : Si vous êtes un codeur vibe, vous devriez jeter un œil à @YouWareAI (ils viennent de se lancer et s'associent avec moi). Leur idée est géniale : c'est une plateforme où vous pouvez créer des applications IA et obtenir des retours, du trafic et une communauté de supporters. Il n'y a rien de tel ailleurs. Voici comment ça fonctionne : Étape 1 : Vous pouvez parcourir ce que les autres construisent. Vous pouvez vous inspirer des applications tendance, et même remixer un projet existant. Voici le lien : Étape 2 : Vous pouvez commencer à construire votre application en anglais. C'est une plateforme de vibe-coding. Étape 3 : Publiez votre application et obtenez des retours immédiats. Les gens peuvent l'aimer, commenter ou même le forker et l'améliorer. Pas de configuration locale. Pas de boilerplate. On dirait la ressource parfaite pour aider tout le monde à progresser.

L'éducation en IA et en apprentissage automatique est cassée. Si vous voulez devenir chercheur, très bien, mais si vous voulez commencer à résoudre des problèmes, il y a très peu de ressources qui vous apprendront des leçons pratiques. Je corrige cela. Voici quelques-uns des sujets que je couvre dans ma cohorte en direct d'ingénieurs IA/ML : 1. Comment formuler des problèmes 2. Comment traiter les données pour entraîner et déployer des modèles 3. Comment construire des systèmes RAG 4. Comment évaluer des applications 5. Comment déployer ces applications 6. Comment tester ces applications en production 7. Comment optimiser ces applications 9. Comment utiliser la surveillance et l'observabilité 10. Comment utiliser MCP et A2A Oubliez les concepts théoriques et les livres. Vous apprendrez ici directement par l'expérience. La prochaine cohorte commence dans 2 semaines. • C'est en direct (mais aussi enregistré) • C'est difficile • C'est pratique • C'est très amusant Et plus important : Cela va vous aider à devenir d'un ordre de grandeur plus productif. Lien ci-dessous :

À partir d'aujourd'hui, je retourne à @code + Copilot au lieu de Cursor. J'ai entendu de nombreuses personnes faire l'éloge des dernières itérations de Copilot. La dernière fois que je l'ai essayé, je ne l'ai pas aimé, mais cela fait quelques mois depuis. En général, utiliser @code est mieux que d'utiliser n'importe quel fork. La seule chose qui me pousse à chercher ailleurs est la fonctionnalité AI, mais si Copilot peut atteindre 90-95 % des capacités de Cursor, je ne partirais pas. Je ferai un retour lorsque j'en saurai plus.