Guide d'ingénierie AI Agent
16 articles dans cette série
Un parcours d’ingénierie pour architecture d’agents, sécurité, tool calling, mémoire, orchestration multi-agent, évaluation et reprise.
Guide Agent Sandbox : solution complète pour exécuter du code IA en toute sécurité
Guide complet de mise en place d'un environnement sandbox pour agents IA : comparaison gVisor vs Firecracker, du développement local au déploiement Kubernetes
Développement d'agents IA : guide d'architecture et de mise en œuvre
Architecture des agents IA en profondeur : comparaison ReAct, Plan-and-Execute et Multi-Agent, cinq modes d'orchestration multi-agents, exemples Claude Agent SDK — de la théorie à la pratique.
Conception d'un système de mémoire Agent : de la session à la mémoire à long terme
Construire un système de mémoire Agent de zéro : choix des quatre types de mémoire, pipeline en cinq étapes, comparaison Mem0/Zep/LangMem et stratégies d'optimisation des coûts en production
Mémoire des agents IA : mémoire à long terme et gouvernance des connaissances
Analyse approfondie des systèmes de mémoire des agents IA : trois types de mémoire, architecture cognitive en quatre couches, comparaison de six frameworks. De Mem0 à Letta, des bases vectorielles aux graphes de connaissances — résoudre l'amnésie et la pourriture du contexte.
Appel d'outils Agent en pratique : connecter l'IA aux API et services externes
De Function Calling à MCP : mécanismes d'appel d'outils Claude et OpenAI, exemples de code complets et bonnes pratiques pour construire un Agent IA capable d'appeler des API
Computer-Use Agent : laisser l'IA piloter votre ordinateur
Guide complet sur Claude Computer Use, de la théorie à la pratique : déploiement Docker, exemples de code, analyse concurrentielle et bonnes pratiques de sécurité pour maîtriser l'automatisation de bureau par l'IA
Collaboration multi-agents en pratique : guide de choix entre 4 architectures
Maîtrisez les 4 architectures clés des systèmes multi-agents, de Subagents à Router, avec implémentation LangGraph et conseils d'optimisation pour la production.
Conception de la chaîne d'outils Agent IA : guide d'évolution d'un outil unique vers un écosystème
Guide complet sur la conception de chaîne d'outils Agent IA : protocole MCP, comparaison LangChain, CrewAI, AutoGen et bonnes pratiques de déploiement en entreprise pour un écosystème d'outils extensible
LangGraph en production : Checkpoint, thread state et reprise après échec
Guide pratique 2026 sur la gestion d'état LangGraph : checkpoint, thread state, reprise après échec, comparaison AutoGen et observabilité pour concevoir une architecture Agent de production récupérable.
LangGraph multi-agents en pratique : mode Supervisor et distribution des tâches
Architecture du mode Supervisor LangGraph expliquée en profondeur, avec un cas pratique Research + Writing : maîtrisez la distribution et la collaboration multi-agents, code exécutable inclus
LangGraph vs AutoGen : comparaison du suivi d'état — Checkpoint, reprise après timeout et choix de framework
Comparaison approfondie LangGraph vs AutoGen sur le suivi d'état : 12 dimensions (Checkpoint, reprise après timeout, support distribué), cas réels, arbre de décision et code exécutable pour choisir le bon framework.
Sortie structurée LLM : JSON Schema obligatoire et fiabilité des appels d'outils
Guide complet de la sortie structurée LLM en production : de la validation JSON Schema à la fiabilité des appels d'outils. Comparaison OpenAI/Claude/Gemini, modèles Python/TypeScript et architecture à trois niveaux pour garantir une conformité de format à 100 %.
Benchmarks d'évaluation d'agents : d'AgentBench à DeepEval, guide pratique des tests de performance
Benchmarks d'évaluation d'agents et frameworks de test de performance : comparaison de cinq références majeures (AgentBench, WebArena, τ-Bench…), méthode d'évaluation par composants avec DeepEval, et exemples de code complets.
Comment évaluer la capacité de planification d'un Agent ? Profondeur de raisonnement, décomposition de tâches et auto-correction
Comment évaluer la planification d'un Agent ? Ce guide détaille la méthodologie d'évaluation — profondeur de raisonnement, décomposition de tâches, auto-correction — et compare AgentBench, ToolBench, ACPBench avec un guide pratique.
Surveillance, alertes et reprise après échec des agents IA : de la journalisation aux machines à états
Votre agent IA échoue en production sans moyen de diagnostiquer ? Ce guide couvre la journalisation structurée, les métriques, le tracing OpenTelemetry et les machines à états pour une surveillance prête pour la production.
Architecture DeepAgents : outils de planification, sous-agents et système de fichiers
Analyse approfondie des quatre piliers de DeepAgents : Planning Tools, Sub-agents, File System et System Prompts, comparaison avec LangGraph, AutoGen et autres frameworks, avec exemples de code et bonnes pratiques
