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AI Agent Engineer – Concevoir et déployer des systèmes agentiques
AI Agent Engineer – Concevoir et déployer des systèmes agentiques
AI Agent Engineer – Concevoir et déployer des systèmes agentiques
| Type(s) : | PD |
| Prérequis : | Bonne maîtrise d’un langage de programmation (Python ou JavaScript/TypeScript), des APIs REST, de JSON et des fondamentaux des LLM. |
| Objectifs : | • Concevoir une architecture agentique complète. • Implémenter outils, structured outputs, état et mémoire. • Intégrer RAG et protocoles/connecteurs de contexte tels que MCP. • Orchestrer plusieurs agents et gérer les handoffs. • Mettre en place evals, sécurité, tracing et observabilité. • Préparer le déploiement, l’exploitation et l’optimisation des coûts. |
| Durée : | 5 Jours – 35h |
Profil du formateur
Formateur consultant, expert, pédagogue et certifié dans son domaine
Méthode pédagogique
La formation est constituée d’apports théoriques et d’exercices pratiques. Chaque stagiaire dispose d’un poste de travail pour la formation en présentiel, et la gestion en petit groupe (jusqu’à 8 stagiaires) permet un suivi individualisé et adapté. Durant les sessions de formation, un support pédagogique est remis aux stagiaires.
Votre formation est en distanciel
Vous munir : un ordinateur, une connexion internet, une adresse e-mail valide, un équipement audio (micro et enceintes ou casque), une Webcam (facultatif , dans l’idéal) un deuxième écran (facultatif, dans l’idéal)
Suivi, évaluation, sanction
Des tours de table permettent de suivre la progression du stagiaire au fur et à mesure de la formation. Un suivi de la formation est réalisé par une feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur. Un questionnaire de satisfaction et une validation des acquis sont complétés par chaque stagiaire en fin de formation.
Plan du cours
Architecture agentique
- Patrons d’agents, boucles de décision et planification.
- Instructions système, sorties structurées et gestion d’état.
- Tool/function calling, contrats d’outils et erreurs.
- Premier agent complet avec plusieurs outils.
Données, mémoire et RAG
- Mémoire conversationnelle et persistante.
- RAG : ingestion, recherche, reranking et citations.
- Agentic RAG et routage de sources.
- Contrôle des accès aux connaissances.
Interopérabilité et multi-agents
- MCP : principes, clients, serveurs, outils et autorisation.
- Routage, superviseur, handoffs et agent-as-tool.
- État partagé, délégation et critères d’arrêt.
- Construction d’une architecture multi-agents.
Sécurité, evals et observabilité
- Prompt injection, abus d’outils et privilèges.
- Guardrails, human-in-the-loop et politiques d’action.
- Evals automatiques et humaines, jeux de tests et red teaming.
- Tracing, logs, coûts, latence et diagnostic.
Production et projet final
- Déploiement, configuration, secrets et environnements.
- Résilience, retries, idempotence et reprise.
- Optimisation modèle/coût/latence.
- Démonstration, revue d’architecture et plan d’exploitation.
Travaux pratiques / projet
Projet fil rouge : construire un agent métier de niveau production avec plusieurs outils, base de connaissances, validation humaine, traces, evals et mécanismes de sécurité. Le projet peut inclure une architecture multi-agents lorsque celle-ci est justifiée.
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