The Agent Architect #33: Transparent Data Handling

Le pattern de la semaine

Transparent Data Handling

Quoi:

Montre aux utilisateurs, en temps réel, où circulent leurs données, comment elles sont traitées, où elles sont stockées et qui y accède.

Quand l'utiliser:

Systèmes traitant des données sensibles, où les utilisateurs doivent vérifier la conformité, disposer de pistes d'audit ou décider en connaissance de cause de ce qu'ils partagent.

Vigilance:

Noyer les utilisateurs sous les détails techniques ruine l'objectif ; trop simplifier masque les vrais risques et crée une transparence de façade.

Cette semaine en IA agentique

• vLLM Reaches 25K Total TPS/GPU on Qwen3.5vLLM

  vLLM achieved 25K tokens per second per GPU on Qwen3.5-397B using GB200 NVL72 disaggregated serving.

• Taxonomy-Driven Analysis of Open-Source AI Risk Mitigation ToolsarXiv cs.AI

  Study analyzes open-source tools for AI risk mitigation including model evaluation, adversarial testing, and runtime guardrails.

• Fisher-R1: Training LLM Agents for Reliable Hypothesis TestingarXiv cs.AI

  Fisher-R1 trains LLM agents to perform reliable hypothesis testing by reducing subtle inferential errors in statistical analysis.

• Launch HN: EdotEnv (YC S26) – Quant Trading RL Envs to Teach LLMs ResearchHacker News

  EdotEnv is a Y Combinator startup providing reinforcement learning environments for quantitative trading to train large language models.

• Deploy local agents everywhere with LFM2.5-2.6BHugging Face

  LFM2.5-2.6B enables deployment of local agents at scale.