Guide d'ingénierie AI Agent
22 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
Ingénierie des agents IA en 2026 : comment choisir entre LangGraph et OpenAI Agents SDK
Un comparatif orienté production de LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, CrewAI et Temporal sur l'état, les outils, le HITL, les guardrails, les evals, l'observabilité et le déploiement.
Context Engineering pour agents IA : séparer System Prompt, Memory, Tools et Files
Un cadre pratique pour répartir le contexte d’un agent entre system prompt, règles développeur, memory, files, retrieval, tool schema, runtime state et output contract afin d’éviter le gonflement du contexte et l’oubli des règles.
Concevoir un agent Human-in-the-loop : quelles étapes exigent une approbation humaine ?
Guide pratique pour définir les points d'approbation d'un agent IA : actions automatisables, pauses obligatoires, approve/reject/resume, timeouts, compensation et journaux d'audit.
Maîtriser le coût d'un agent IA : routage de modèles, budgets d'outils, cache et limites de retry
Un guide pratique pour contrôler le coût des agents IA avec objets de budget, routage de modèles, limites d'appels d'outils, Prompt Caching, Batch/Flex, circuit breakers, journaux de coût et alertes.
Modèle d'autorisation pour agent IA : identité utilisateur, droits d'outils, journaux d'audit et isolation des secrets
Avant de connecter un agent IA à de vrais outils, concevez son modèle d'autorisation : identité utilisateur, service account, per-tool permission, scopes, secret vault, rotation des clés, approval policy, data boundary et audit log.
Concevoir une state machine pour agent IA : pourquoi un workflow complexe ne peut pas dépendre du prompt
Guide pratique pour concevoir des workflows d'agents IA récupérables avec state, event, guard, action, checkpoint, retry, compensation, approval pause et terminal state, au lieu de stocker la progression dans le prompt.
