Apprenez à construire des systèmes d'IA agentique de production en utilisant les fondations du modèle d'acteur, les modèles d'architecture de sous-agent et les implémentations multi-langages. Vous explorerez le paradigme de l'acteur pour le calcul concurrent, où les processus isolés communiquent par le biais du passage de messages avec zéro mémoire partagée, éliminant ainsi les conditions de course et les blocages qui font planter les systèmes de production. Le cours couvre les arbres de supervision Actix en Rust pour la récupération tolérante aux pannes des acteurs et la transparence de l'emplacement pour une mise à l'échelle distribuée transparente. Vous mettrez en œuvre des modèles de sous-agent Claude pour des configurations d'IA spécifiques aux tâches avec un état isolé et un accès aux outils, et examinerez l'architecture de sous-agent pmat pour l'analyse de la qualité du code grâce à des pipelines de délégation spécialisés. Le module sous-agent démontre la coordination multi-agent supervisée, applique la loi d'Amdahl pour comprendre les limites de parallélisation des systèmes sous-agents, et explique pourquoi les agents simples sont souvent plus performants que les conceptions multi-agents complexes. Vous explorerez également les modèles de petits langages en tant qu'alternatives efficaces pour les tâches de raisonnement des agents. Le module pratique couvre les implémentations d'acteurs dans trois langages : Deno avec TypeScript, Go avec les goroutines et les canaux, et Rust avec la sécurité mémoire basée sur la propriété. Vous construirez des modèles de superviseurs Go pour la récupération automatique des acteurs et examinerez un référentiel complet de projets de codage agentique. À l'issue de ce cours, vous serez en mesure de concevoir des systèmes agentiques tolérants aux pannes en utilisant les principes du modèle d'acteur, d'implémenter des architectures de sous-agents avec Claude, et de construire des modèles d'acteurs dans plusieurs langages de programmation.