Hermès Hanibal
Hermès Hanibal · La Librairie · Context & Prompt Engineering
Librairie HAN · 2 notebooks · 5 sources

🎛️ Context & Prompt Engineering.

Maîtriser le contexte, c'est maîtriser le modèle. La discipline qui transforme une invite en un système de contrôle précis.

2 notebooks 5 sources étudiées PromptsContexteFiabilité
Contenu des notebooks

Ce que dit la recherche.

HAN — Context Engineering2 sources

HAN — Context Engineering

  • Thèmes principaux** : La transition stratégique du « prompt engineering » empirique vers l'**ingénierie de contexte**, indispensable pour concevoir des agents IA fiables et éviter les hallucinations à grande échelle.
  • Concepts clés** : Le déploiement de **blueprints sémantiques**, d'architectures multi-agents transparentes (« boîte de verre ») et la prévention de la dégradation des contextes (« context rot »).
  • Méthodes et outils** : L'optimisation et la curation programmatique de l'information via le framework **DSPy** (signatures déclaratives, pipelines modulaires, métriques et optimiseurs automatiques).
  • Modélisation du raisonnement** : La structuration des interactions selon **cinq niveaux de complexité sémantique**, de l'absence de contexte à des rôles complexes orientés vers des objectifs.
  • Types de sources du notebook** : Ce corpus s'appuie sur des **livres de référence professionnelle** récents (parus en 2025 chez O'Reilly et Packt), complétés par des supports de présentation de type diapositives et vidéos.
Valeur : Ce savoir permet de **former des équipes d'ingénierie**, de mener des missions de **conseil en architecture IA** et de **produire des systèmes d'agents autonomes robustes** et parfaitement alignés sur les politiques de l'entreprise.
HAN — Prompt Engineering3 sources

HAN — Prompt Engineering

  • L'évolution de l'ingénierie de l'IA** : Le passage de requêtes textuelles ponctuelles (*prompt engineering*) à l'automatisation de processus cognitifs complexes et de systèmes auto-guidés (*loop engineering*).
  • Des concepts d'architecture avancés** : La structuration d'agents par la divulgation progressive du contexte (*progressive disclosure*), l'externalisation de la mémoire d'avancement (fichiers ou bases SQLite) et la gestion stricte du contexte.
  • Des méthodes d'exécution et de contrôle** : L'intégration de patrons comportementaux éprouvés comme la boucle action/réflexion *ReAct*, l'auto-critique, la séparation des rôles via le motif *concepteur-vérificateur* (*Maker-Checker*) et la validation déterministe.
  • Un écosystème de technologies modernes** : L'implémentation pratique d'outils et de protocoles industriels comme *LangGraph*, *PyFlue*, *Microsoft Agent Framework* ou le standard *Model Context Protocol (MCP)* pour connecter et isoler les agents.
  • Un corpus de sources complémentaires** : Un savoir structuré combinant des livres techniques de référence sur la création d'applications IA, des guides pédagogiques d'initiation et des transcriptions d'analyses vidéo expertes.
Valeur : Ce corpus méthodologique et technique permet aux professionnels de concevoir, sécuriser et déployer des agents IA autonomes fiables, apportant une expertise directement exploitable pour structurer des programmes de **formation** avancés, mener des missions de **conseil** stratégique et piloter des projets de **production** industrielle d'agents d'entreprise.
Dans le studio

À quoi sert cette intention ?

Cette intention est en production permanente : les prompts des séquences d'Hector, les spécifications de decks et les protocoles d'ingestion sont tous conçus selon ces principes — avec verdicts qualité systématiques.

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