6 principes du développement d'agents IA établis mondialement en une semaine

Dès le début de 2026, l’ingénierie de contexte est devenue le sujet le plus brûlant du monde de l’IA.

La conclusion est claire : si vous développez des agents IA et que vous ne connaissez pas ces principes, vous allez prendre du retard en 2026. Voici une synthèse de ce que la communauté mondiale de l’IA a établi en seulement une semaine.

Gérer le contexte dynamiquement, pas statiquement

L’ère du contexte statique est révolue.

• Manus : Utilise le système de fichiers comme mémoire externalisée, ne conservant que les URL et chemins tout en restaurant le contenu complet à la demande. Le taux de succès du KV-Cache est la métrique centrale
• Cursor : A introduit Dynamic Context Discovery, synchronisant les descriptions d’outils MCP dans des dossiers et réduisant l’utilisation de tokens de 46,9%
• Context7 : Le reclassement côté serveur a réduit les tokens de contexte de 65%, la latence de 38%, tout en améliorant réellement la qualité de sortie

Quand votre contexte devient un système vivant qui charge et décharge les informations au besoin, vous arrêtez de payer pour des tokens inutilisés - et le modèle reste concentré sur ce qui compte vraiment.

La planification, c’est tout

Les agents qui reçoivent des instructions vagues et commencent immédiatement l’exécution vont échouer.

• AskUserQuestionTool de Claude Code : Interroge l’utilisateur comme un consultant, posant des questions ciblées pour maximiser la clarté des exigences avant d’écrire une seule ligne de code
• Plan Mode : Écrit un plan dans un fichier markdown avant l’exécution. 80% du résultat est déterminé au stade de la planification

Le meilleur code assisté par IA ne vient pas de meilleurs prompts. Il vient de meilleurs plans.

Concevoir les outils autour de Bash et de la génération de code

Avant de créer des outils personnalisés, considérez d’abord Bash et Codegen.

• Bash : Composable, léger sur le contexte, et donne un accès instantané aux logiciels existants - ffmpeg, jq, grep, et des milliers d’autres
• Codegen : La composition d’API à sa base. Demandez la météo et l’agent écrit un script qui appelle directement l’API météo

Le compromis : Outils personnalisés (stables, coût de contexte élevé) vs. Bash (composable, nécessite du temps de découverte) vs. Codegen (flexible, temps d’exécution plus long).

Adopter la boucle

N’attendez pas des résultats parfaits dès la première tentative.

• Le skill Ralph Wiggum de Claude Code et les Recursive Language Models (RLM) : Maximiser les boucles d’auto-correction est la clé de la qualité
• Plus la tâche est vérifiable, mieux ça fonctionne. Si vous pouvez valider la sortie, vous pouvez itérer vers la perfection

Le prompting en un coup est un piège. La vraie puissance des agents IA émerge quand ils sont autorisés à essayer, échouer, évaluer, et réessayer.

Adopter une stratégie multi-modèles

Essayer de tout résoudre avec un seul modèle est inefficace.

• Claude Opus 4.5 : Planification bout-en-bout et développement complexe
• Gemini 3 Pro : Implémentation frontend, traitement de documents à grande échelle
• GPT-5.2 : Débogage et raisonnement abstrait
• Router les sous-agents vers le modèle optimal par tâche pour la vitesse et la spécialisation

Aucun modèle n’excelle dans tout. La stratégie gagnante est le routage de modèles - associer chaque tâche au modèle le plus adapté.

Gérer l’état avec une mémoire stratifiée

La progression des tâches et les erreurs doivent être gérées systématiquement.

• Le todo.md de Manus : Insère répétitivement les objectifs en fin de contexte pour résoudre le problème du “lost-in-the-middle”
• Séparation de la mémoire : Court terme (contexte de travail), moyen terme (historique de session), long terme (système de fichiers)
• Conserver les actions échouées et les traces de pile empêche le modèle de répéter les mêmes erreurs

Sans mémoire structurée, les agents dérivent. Avec elle, ils accumulent des connaissances entre les sessions.

La conclusion

En 2026, nous avons dépassé les agents qui se contentent de répondre à des questions ou d’automatiser des flux de travail simples. Nous construisons maintenant des agents qui effectuent un travail réel et complexe.

Ces six principes sont déjà validés en production par Manus, Cursor et Claude Code. Si vous ne les appliquez pas, vos concurrents le feront.