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Le digest de juillet 2026 sur trois pannes d'agents IA difficiles à voir, leurs causes et les garde-fous appliqués dans KittyClaw.
Le loop engineering automatise les prompts, mais sans interface humaine de feedback, une loop autonome est une boîte noire. KittyClaw est né de ce besoin précis.
Un LLM écrit la tuile une fois, le refresh tourne sans token. Et l'output alimente à la fois l'humain et les agents. L'économie d'un dashboard agentique.
Parallélisme incontrôlé, mémoire qui résiste au pivot, manque de visibilité : les trois pièges des systèmes agentiques et comment les anticiper avant qu'ils coûtent cher.
Retour d'expérience concret : comment Lain pilote 4 pipelines de développement en parallèle, avec chiffres réels et limitations honnêtes.
Architecture concrète pour maintenir une cadence sur plusieurs projets parallèles : automations.json, mémoire d'agent et capitalisation cross-projet.
Une semaine de production : 20 tickets, 12 automations, 6 agents actifs. Les chiffres réels, les vraies surprises, et ce qu'on referait différemment.
Retour concret sur la construction de Kalceo, un SaaS devis/facturation pour le BTP, du premier ticket à la mise en production avec une fleet d'agents Claude.
Entre le moment où je crée un ticket sur KittyClaw et celui où Claude commence à bosser, il se passe trois secondes. Voici ce qui se joue dans l'intervalle.
KittyClaw a commencé comme un board pour suivre mes agents. En deux semaines, il est devenu ce qui les déclenche. Retour sur un basculement qui change tout.
Une semaine après avoir publié KittyClaw, j'y ai ajouté plusieurs features. Aucune n'était prévue. Retour sur ce que ça change d'avoir un outil à soi.
Plongée dans le dispatcher d'Aekan : un moteur Node.js qui pilote 13 agents Claude en autonomie, avec apprentissage, évaluation et coordination automatique.
KittyClaw : kanban open source piloté par agents IA. Créer un ticket, le déplacer, commenter - sans clic humain. Comment et pourquoi je l'ai construit.