Ratel

Les agents IA modernes rencontrent un problème fondamental : chaque appel d’API inclut les schémas de tous les outils disponibles, ce qui augmente la consommation de tokens et dégrade la qualité des réponses. Ratel résout ce problème grâce à l’« ingénierie du contexte », une technique qui ne révèle que les fonctionnalités les plus pertinentes à chaque étape.

Points forts

• Environ 80 % de tokens en moins par appel d’API grâce à la présentation sélective des outils
• Recherche BM25 et sémantique intégrée au processus, sans dépendance externe
• Gestion progressive des compétences selon le contexte de la conversation
• SDK pour TypeScript, Python et Rust avec exemples intégrés
• Prêt pour la production, avec suite de benchmarks et adaptateur Model Context Protocol

Conçu par des développeurs qui déploient des agents IA, Ratel réduit les hallucinations en limitant le bruit, diminue les coûts en supprimant les schémas superflus et s’adapte aussi bien aux prototypes qu’aux systèmes de production. Le framework est open source sous licence Apache 2.0 et peut être utilisé, modifié et intégré gratuitement à tout projet.