Construire des agents IA qui fonctionnent vraiment Les agents IA sont partout, mais la plupart d'entre eux échouent de manière frustrante et imprévisible. Ils s'embrouillent, gaspillent des jetons, se retrouvent dans des impasses et doivent être constamment surveillés. Ce cours vous enseigne les modèles et les architectures qui séparent les agents qui luttent des agents qui réussissent. En utilisant TypeScript et le Model Context Protocol (MCP), vous apprendrez à construire des agents IA à partir de la base - et plus important encore, vous apprendrez pourquoi certaines conceptions fonctionnent tandis que d'autres s'effondrent. Ce que vous apprendrez : - Construire des serveurs d'outils MCP - Créer le pont qui permet aux agents IA d'interagir avec n'importe quel système : systèmes de fichiers, bases de données, API, ou vos propres outils personnalisés - Maîtriser la boucle de l'agent - Comprendre le modèle universel que chaque agent IA suit : PERCEVOIR → DÉCIDER → AGIR → OBSERVER → RÉPÉTER - Connecter les agents aux outils - Câbler les LLM pour découvrir, sélectionner et exécuter des outils de manière autonome Les modèles qui rendent les agents fiables : - Réponse sous forme d'authentification - Vos outils ne se contentent pas de renvoyer des données, ils guident le comportement de l'agent en temps réel. Apprenez à concevoir des réponses d'outils qui enseignent à l'agent ce qu'il doit faire ensuite, quand s'arrêter et comment communiquer les résultats. - Échec - Transformez les erreurs d'impasses en tremplins. Concevez des messages d'erreur qui enseignent aux agents comment se rétablir, automatiquement, sans intervention humaine. Pour la première fois dans l'histoire de l'informatique, vos messages d'erreur ont un lecteur qui peut réellement faire quelque chose à leur sujet. - Budget d'intelligence - Chaque jeton dans la fenêtre de contexte est une attention précieuse. Apprenez à maximiser le signal et à minimiser le bruit - en prédigérant les données dans les outils, en utilisant l'orchestration scriptée pour le travail mécanique et en réservant les ressources cognitives de l'agent pour les décisions qui requièrent réellement de l'intelligence.