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De zéro à un agent opérationnel avec mémoire, outils et autonomie réelle
Cette formation te montre comment construire un vrai agent IA — pas un chatbot, un agent qui agit, mémorise, décide et s'améliore. Tu apprendras à choisir ton LLM, configurer la mémoire persistante, connecter des outils (MCP, API, base de données), automatiser des tâches complexes et packager tout ça comme offre de service ou outil interne. Basé sur un cas réel opérationnel.
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Module 0
La différence entre un chatbot, un assistant et un agent autonome. Ce que fait un agent en coulisses et pourquoi ça change tout.
Module 1
Comprendre l'architecture d'un agent autonome : perception, mémoire, décision, action. Pourquoi ChatGPT seul ne suffit pas et ce qu'il faut ajouter pour en faire un agent.
Module 2
Forces, faiblesses, tarifs et cas d'usage réels de chaque modèle. Quel LLM choisir selon ce que tu veux faire construire.
Module 3
Comment donner une vraie mémoire à ton agent : fichiers structurés, index MEMORY.md, types de mémoire (user/feedback/project/reference) et règles d'auto-apprentissage.
Module 4
Ce que sont les Model Context Protocol servers, comment les configurer, et quels outils connecter en premier pour un agent réellement utile.
Module 5
Comment rédiger les instructions qui définissent le comportement de l'agent : identité, règles, déclencheurs automatiques, format de réponse et gestion des erreurs.
Module 6
5 types d'agents qui se vendent aujourd'hui, comment les packager, les tarifer et les maintenir. Du projet client concret à la facturation récurrente.
Module 7
Hébergement, sécurité des credentials, monitoring, mises à jour du modèle et gestion des erreurs. Ce qu'il faut mettre en place pour qu'un agent tourne de manière fiable.
Apprendre à construire un agent IA autonome avec mémoire persistante, outils connectés et capacité d'action réelle — puis le vendre ou l'utiliser comme levier business.
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