1
Définir la tâche
Définissez les limites, les critères d'achèvement et les points de contrôle humains.
Ingénierie d'agents
Développement d'agents IA
Construisez des agents utilisant des outils avec MCP, l'appel de fonction, la récupération, la mémoire et des schémas d'exécution multi-étapes fiables.
Passez d'une démo de prompt à un workflow d'agent observable.
Parcours d'apprentissage structuré
Apprenez dans l'ordre dans lequel les développeurs construisent.
Commencez par la décision, passez à l'implémentation et terminez par les vérifications de production.
2
Connecter les outils
Utilisez l'appel d'outil ou MCP avec des schémas et des autorisations stricts.
3
Ajouter du contexte
Combinez récupération, mémoire et instructions mises en cache stables.
4
Évaluer les exécutions
Mesurez l'achèvement, les corrections, la latence et le coût par tâche.
Guides clés
Construisez une autorité thématique, pas des îlots d'articles.
Fondamentaux01
Bases de l'API d'agent IA
La boucle de requête derrière la planification, les outils et l'achèvement.
Ouvrir le guideProtocole02
Guide d'intégration MCP
Connectez les agents aux outils et aux données avec Model Context Protocol.
Ouvrir le guideOutils03
Modèles d'appel d'outil
Schémas, validation, nouvelles tentatives et exécution sûre.
Ouvrir le guideContexte04
RAG pour les agents
Récupérez le contexte minimal utile pour chaque étape.
Ouvrir le guideMémoire05
Conception de la mémoire d'agent
Séparez la mémoire de travail, la mémoire utilisateur et l'état durable.
Ouvrir le guide Cas d'usage
Construire un agent de dépôt
Donnez à un agent un objectif borné, des outils de dépôt et des étapes de vérification explicites avant qu'il n'annonce l'achèvement.
Découverte en lecture seule d'abord
Autorisations d'écriture limitées
Validation des résultats d'outil
Preuves de build et de test
Derniers contenus du hub
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Guides d'API IA
Passez d'une sélection de modèles à une requête de production opérationnelle.
Infrastructure LLM
Construisez une couche de requêtes IA qui résiste aux changements de fournisseur et de modèle.
Agent IA
Passez d'une démo de prompt à un workflow d'agent observable.
Optimisation des coûts
Réduisez les coûts sans masquer les compromis de qualité ou de fiabilité.
Comparaison des modèles
Sélectionnez un modèle en fonction de la tâche, pas du titre du classement.
Tutoriels
Reprendre un modèle fonctionnel, le comprendre et l’adapter à votre application.
Réponses prêtes pour AEO
Foire aux questions
Qu'est-ce qui distingue un agent IA d'un chatbot ?
Un agent peut choisir et exécuter des outils sur plusieurs étapes tout en suivant l'état vers un résultat défini.
Quand un agent doit-il utiliser la mémoire ?
Utilisez la mémoire uniquement lorsque les informations doivent persister entre les étapes ou les sessions ; séparez le raisonnement transitoire des faits utilisateur durables.