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Links to open:

LLMS.txt

• https://llmstxt.org/
• https://platform.claude.com/llms.txt.
• https://docs.zapier.com/llms.txt

Context7

• Context7: https://context7.com/
• Ref: https://ref.tools/

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SLIDES

Question: Avant de parler de Strands, on va parler terminologie. Qui c'est ce qu'est MCP?

• Model Context Protocol. Un protocol ouvert qui standardise la façon dont les agents peuvent se connecter à des services externes comme des bases de données, des APIs, des systèmes légacy plutôt que d'avoir à gérer une intégration custom pour chaque service.
• Du coup on a une interface standard pour gérer ses connections. C'est un peu come REST mais pour les agents IA.
• Et on verra que Strands supporte nativement les connections à des serveurs MCP pour utiliser leurs tools

Question: Deuxième concept. Qui c'est ce qu'est un agent?

• Au commencement nous avions les LLMs. Les LLMs qui pouvaient gérer des conersations mais qui ne pouvaient pas sortir de leur base de connaissance, qui ne pouvaient pas faire d'autres choses que de restituer ce qu'ils avaient apris
• En fait un agent, c'est un LLM qui peut agir. Il reçoit un input d'un utilisateur, il va raisonner au meilleur moyen de vous répondre et il va ex

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name: Paris Summit
description: Create a new snippet from a blank template.
host: EXCEL
api_set: {}
script:
  content: >
    //$("#run").click(() => tryCatch(run));

    tryCatch(run);

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name: Summit2023Template
description: Create a new snippet from a blank template.
host: EXCEL
api_set: {}
script:
  content: |
    $("#run").click(() => tryCatch(run));

    const sourceSheetName = "Fill this sheet";
    const resultSheetName = "Export";

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"Create botfuel dialog": {
    "prefix": "botfuel.dialog",
    "description": "Create a new botfuel dialog",
    "body": [
      "const { ${1}Dialog } = require('botfuel-dialog');",
      "class ${2}Dialog extends ${1}Dialog {",
      "}",
      "",
      "${2}Dialog.params = {",
        "\tnamespace: '${3}',",

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const translate = require('google-translate-api');

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module.exports = {
  in: [
    input
  ],
  out: [
    output
  ],
};

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async function output(context, next, done) {
  const { botMessages, brain } = context;
  const language = await brain.userGet(context.user, 'language');

  if (language) {
    for (const message of botMessages) {
      if (message.type === 'text') {
        const translation = await translate(message.payload.value, { to: language });
        message.payload.value = translation.text
      }

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async function input(context, next, done) {
  const { userMessage, brain } = context;
  
  if (userMessage.type === 'text') {
    const translation = await translate(userMessage.payload.value, { to: 'en' });
    const language = translation.from.language.iso;
    await brain.userSet(context.user, 'language', language);
    
    userMessage.payload.value = translation.text;
  }

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entryComponents: [
  WidgetInputComponent,
  WidgetValueComponent,
  WidgetSelectComponent,
]