Notes pratiques
Conseils pratiques sur le routage, les coûts, la compatibilité et les systèmes multi-modèles.
Un modèle pratique LangGraph pour le triage du support client : orienter les demandes, appeler des outils de recherche, mettre les remboursements en pause pour approbation humaine et limiter l’exécution du graphe.
Configurez le fournisseur compatible avec OpenAI de Cline via son SDK, puis créez un workflow de questions-réponses sur des documents qui renvoie des références vérifiables.
Concevez un workflow n8n qui propose des modifications à un dépôt, demande à une personne d’autoriser l’écriture, puis vérifie le commit obtenu à l’aide de tests.
Créez un workflow LangGraph qui appelle un outil au besoin, s’arrête dans une limite d’exécution définie et renvoie des données structurées validées par un schéma Pydantic.
Configurez Cline avec un fournisseur compatible OpenAI et OneMux pour le triage du support client, tout en soumettant chaque action destinée aux clients à une validation humaine.
Une conception pratique dans n8n pour répondre à des questions sur des documents avec attribution des sources, approbation humaine sélective et point de terminaison de modèle conditionnellement compatible avec OpenAI via OneMux.
Construisez un agent LangGraph de questions-réponses sur des documents qui décide quand effectuer une recherche, évalue le contexte, relance les recherches insuffisantes et fournit des réponses attribuées à leurs sources, sans exécution illimitée.
Configurez Cline avec un fournisseur compatible OpenAI, connectez-le à un flux de développement et vérifiez les modifications du dépôt avec des tests. Prérequis, configuration TypeScript, limites et dépannage inclus.
Découvrez comment estimer le coût des charges GPT 6.1 Terra et définir des limites pour le contexte, les nouvelles tentatives et les jetons de sortie lors d’une extraction structurée avec validation JSON Schema via OneMux.
Créez un workflow n8n qui extrait des données structurées via une API compatible OpenAI, valide le résultat par rapport à un JSON Schema et exige une approbation humaine avant l’exécution d’un outil sensible.
Guide pratique pour évaluer Qwen3.8 Flash dans le codage agentique, l’utilisation d’outils et les tâches vision-langage, tout en gardant les dépenses d’API LLM visibles et maîtrisées avec OneMux.
Découvrez comment concevoir un agent avec état LangGraph combinant l'appel d'outils, la limitation des étapes et la vérification automatisée par tests pour modifier le code d'un dépôt.