Ça s'appelle des Agents IA. Je commence à jouer avec ça et c'est très intéressant.
En gros, quand on demande à chatGPT un bout de code, il nous répond avec du blabla, et avec du code bien formaté dans la page du site web. L'idée c'est d'utiliser un formalisme (MCP) pour les entrées et sorties, au lieu du texte brut. C'est en gros un JSON dans lequel tu trouveras le prompt (donc le texte brut de ta requête, tout pareil) mais aussi d'autres entrées nécessaires (un fichier joint par exemple).
La sortie aussi est formatée en JSON avec dedans du blabla de réponse, mais aussi des fichiers et des actions.
Un outil saura donc prendre ce JSON et faire ce qui est dit dedans : Claude Code est un bon exemple (il marche avec le LLM Claude mais peut très bien tourner en local avec ollama : c'est l'objet de mes expérimentations).
Au final tu peux laisser faire le LLM, il va coder, compiler, tester, corriger etc.
L'idée étant même d'avoir des agents distincts (ça limite la taille de la fenêtre de contexte) pour chaque tâche (et pourquoi pas utiliser des LLM différents, chacun sa spécialité).
En théorie, la théorie et la pratique c'est pareil. En pratique c'est pas vrai.
[^] # Re: OpenClaw
Posté par gUI (Mastodon) . En réponse au journal Recrudescence de contributions générées par IA. Évalué à 3. Dernière modification le 27 février 2026 à 07:40.
Ça s'appelle des Agents IA. Je commence à jouer avec ça et c'est très intéressant.
En gros, quand on demande à chatGPT un bout de code, il nous répond avec du blabla, et avec du code bien formaté dans la page du site web. L'idée c'est d'utiliser un formalisme (MCP) pour les entrées et sorties, au lieu du texte brut. C'est en gros un JSON dans lequel tu trouveras le prompt (donc le texte brut de ta requête, tout pareil) mais aussi d'autres entrées nécessaires (un fichier joint par exemple).
La sortie aussi est formatée en JSON avec dedans du blabla de réponse, mais aussi des fichiers et des actions.
Un outil saura donc prendre ce JSON et faire ce qui est dit dedans : Claude Code est un bon exemple (il marche avec le LLM Claude mais peut très bien tourner en local avec ollama : c'est l'objet de mes expérimentations).
Au final tu peux laisser faire le LLM, il va coder, compiler, tester, corriger etc.
L'idée étant même d'avoir des agents distincts (ça limite la taille de la fenêtre de contexte) pour chaque tâche (et pourquoi pas utiliser des LLM différents, chacun sa spécialité).
En théorie, la théorie et la pratique c'est pareil. En pratique c'est pas vrai.