Ce programme vous présente le développement de systèmes d'intelligence artificielle basés sur le MCP, conçu pour les développeurs et les praticiens de l'intelligence artificielle qui veulent construire des systèmes d'agents fiables, évolutifs et prêts pour la production en utilisant le Model Context Protocol (MCP). Vous commencerez par maîtriser l'architecture de base du MCP, en apprenant comment les agents communiquent avec les serveurs, découvrent des outils et accèdent à des ressources structurées par le biais d'interfaces standardisées. Vous construirez des serveurs MCP, concevrez des outils à espace de noms et exposerez des données du monde réel par le biais de ressources basées sur des URI, établissant ainsi une base solide pour des systèmes d'agents interopérables. Ensuite, vous plongerez dans des modèles profonds de raisonnement et de résilience des agents. Vous explorerez les agents réflexifs et auto-améliorants, les boucles de rétroaction de correction des résultats, les stratégies de repli et les mécanismes de récupération auto-réparatrice. Grâce à des démonstrations pratiques, vous concevrez des agents capables de planifier en plusieurs étapes, de raisonner de manière hiérarchique et d'exécuter de manière fiable des flux de travail complexes. Au fur et à mesure que vous progresserez, vous vous concentrerez sur le déploiement et l'observabilité. Vous apprendrez à exposer les agents en tant qu'API, à suivre la visibilité de l'exécution, à évaluer la qualité des agents et à contrôler les performances à l'aide d'outils d'observabilité modernes. Vous allez également déployer des applications d'agents de bout en bout, en combinant des pipelines de raisonnement, de la surveillance et des interfaces utilisateur dans des systèmes de production complets. À la fin du programme, vous serez en mesure : - d'expliquer l'architecture MCP et comment elle permet une communication multi-agents fiable ; - de construire des serveurs MCP avec des outils structurés et un accès aux ressources basé sur les URI ; - de concevoir des agents qui raisonnent de manière réflexive, récupèrent des échecs et exécutent des tâches à plusieurs étapes ; - d'implémenter une logique de repli, une récupération d'erreurs, un système de contrôle de la qualité et un système de gestion de la qualité.

- Mettre en œuvre une logique de repli, une récupération des erreurs et des flux de travail d'agents auto-réparateurs - Déployer des API d'agents de niveau production avec une visibilité d'exécution et une observabilité - Évaluer, surveiller et mettre à l'échelle des systèmes d'agents pour des applications réelles Ce programme est idéal pour les ingénieurs en IA, les développeurs et les professionnels techniques qui souhaitent aller au-delà des systèmes basés sur des invites et construire des architectures d'IA agentiques robustes. Une expérience préalable de la programmation Python et des concepts de base de l'IA vous aidera à tirer le meilleur parti du cours. Les apprenants ont besoin d'une connexion Internet fiable, d'un navigateur web moderne et d'un accès aux outils de développement Python. Le cours utilise des outils d'agent basés sur MCP et des cadres d'IA modernes, sans nécessiter de matériel spécialisé. Rejoignez ce programme pour apprendre à concevoir, déployer et exploiter des systèmes d'agents intelligents, résilients et prêts pour la production, alimentés par MCP.