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Simon Place
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Construire des agents IA

Trois parties et dix modules pour développeurs, chacun en cinq leçons : l’essentiel, l’approfondissement, les vidéos, la pratique et un bilan. Le fil rouge : un agent de remboursement, à construire et à mesurer.

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Gratuit et sans compte.

async function runAgent({ model, tools, prompt }) {  const messages = [{ role: 'user', content: prompt }];  while (true) {    const response = await model.create({ messages });    messages.push({ role: 'assistant', content: response.content });    if (response.stop_reason === 'end_turn') {      return response.content.find((b) => b.type === 'text').text;    }
Réparer l’agentRéparer la boucle d’outils
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Le programme

Partie 1 sur 3

Les bases

Comprendre ce qu’est vraiment un agent, de quoi il est fait et comment il agit sur le monde.

3 modules. Environ 2 h 15.

  1. Ce qu’est vraiment un agentDistinguer un modèle, un programme et un agent, et savoir quand l’agent n’est pas le bon choix.Environ 40 min
  2. Anatomie : les composants et la mémoireNommer les modules d’un agent et choisir les types de mémoire dont il a réellement besoin.Environ 40 min
  3. Les outils et MCPComprendre un appel d’outil de bout en bout et concevoir des outils qu’un modèle utilise correctement.Environ 55 min

Partie 2 sur 3

Construire

Choisir une architecture, répartir le travail quand ça paie et brancher l’agent sur vos données.

4 modules. Environ 3 h 45.

  1. Boucles de raisonnement et architecturesChoisir entre ReAct et planification préalable, puis entre un agent et une organisation plus complexe.Environ 55 min
  2. Les systèmes multi-agentsSavoir quand plusieurs agents valent leur coût de coordination, et les structures disponibles.Environ 45 min
  3. Choisir un frameworkChoisir selon le type de système, pas selon la popularité, et savoir quand s’en passer.Environ 55 min
  4. Le RAG agentiqueSavoir ce qu’un agent ajoute à un RAG, et dans quels cas il ne fait qu’alourdir le système.Environ 1 h 10

Partie 3 sur 3

Fiabiliser et livrer

Passer d’une démo qui marche à un agent qu’on peut croire, mesurer et livrer.

3 modules. Environ 3 h 25.

  1. Gouvernance et sécuritéIdentifier ce qu’un agent ajoute comme risques et poser des garde-fous dans le code, pas seulement dans le prompt.Environ 50 min
  2. Évaluer un agentConstruire un jeu d’évaluation qui dit si un changement améliore vraiment l’agent.Environ 1 h 45
  3. Cas d’usage et projet finalRepérer les vraies opportunités, éviter les agents inutiles et livrer un agent mesuré.Environ 50 min

Regardez un agent travailler

Le client écrit : « Ma commande 4512 est arrivée cassée. Je veux être remboursé. »

  1. Pensée Il me manque les détails de la commande. Je vais les chercher.

    Personne n’a écrit ce chemin : le modèle choisit sa prochaine étape. Ce qu’est vraiment un agent

  2. Action get_order(id=4512)

    Le modèle demande, votre code exécute. Les outils et MCP

  3. Observation { "montant": 89, "livree_il_y_a": "3 jours" }

    Ce résultat entre dans la mémoire de travail, qui est limitée. Anatomie : les composants et la mémoire

  4. Pensée Je ne connais pas la règle. Je vérifie la politique avant de décider.

    L’agent replanifie après chaque observation : c’est la boucle ReAct. Boucles de raisonnement et architectures

  5. Action search_policy("produit endommagé")

    L’agent choisit lui-même la source à interroger. Le RAG agentique

  6. Observation "Remboursement intégral sous 30 jours."

    Cette boucle, un framework peut la faire tourner pour vous. Choisir un framework

  7. Pensée Cas éligible. Je peux préparer le remboursement.

    Un second agent pourrait vérifier ce raisonnement. Cela vaut-il son coût ? Les systèmes multi-agents

  8. Action refund(order=4512, montant=89) // en attente de validation

    Action irréversible : le code exige un humain, quoi que dise le modèle. Gouvernance et sécurité

  9. Observation "Validé par le service client. Remboursement effectué."

    Tout a fonctionné cette fois. Comment savoir si ce sera le cas sur mille demandes ? Évaluer un agent

  10. Réponse Vous êtes remboursé de 89 €, sous 3 à 5 jours.

    Fallait-il vraiment un agent pour cette tâche ? Cas d’usage et projet final