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Ingénierie d'agents

Développement d'agents IA

Construisez des agents utilisant des outils avec MCP, l'appel de fonction, la récupération, la mémoire et des schémas d'exécution multi-étapes fiables.

Passez d'une démo de prompt à un workflow d'agent observable.

Apprenez dans l'ordre dans lequel les développeurs construisent.

Commencez par la décision, passez à l'implémentation et terminez par les vérifications de production.

Parcours d'apprentissage structuré

Définir la tâche

1

Définissez les limites, les critères d'achèvement et les points de contrôle humains.

Connecter les outils

2

Utilisez l'appel d'outil ou MCP avec des schémas et des autorisations stricts.

Ajouter du contexte

3

Combinez récupération, mémoire et instructions mises en cache stables.

Évaluer les exécutions

4

Mesurez l'achèvement, les corrections, la latence et le coût par tâche.

Construisez une autorité thématique, pas des îlots d'articles.

Guides clés

5 points de départ guidés
Fondamentaux01

Bases de l'API d'agent IA

La boucle de requête derrière la planification, les outils et l'achèvement.

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Protocole02

Guide d'intégration MCP

Connectez les agents aux outils et aux données avec Model Context Protocol.

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Outils03

Modèles d'appel d'outil

Schémas, validation, nouvelles tentatives et exécution sûre.

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Contexte04

RAG pour les agents

Récupérez le contexte minimal utile pour chaque étape.

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Mémoire05

Conception de la mémoire d'agent

Séparez la mémoire de travail, la mémoire utilisateur et l'état durable.

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Construire un agent de dépôt

Donnez à un agent un objectif borné, des outils de dépôt et des étapes de vérification explicites avant qu'il n'annonce l'achèvement.

Découverte en lecture seule d'abord
Autorisations d'écriture limitées
Validation des résultats d'outil
Preuves de build et de test

Transformez le guide en requête.

Testez un modèle dans Playground, puis utilisez le Quickstart pour appliquer le même modèle dans Python ou Node.js.

Essayer sans coder Ouvrir le Quickstart

Explorez tous les sujets de croissance.

Guides d'API IA
Passez d'une sélection de modèles à une requête de production opérationnelle.
Infrastructure LLM
Construisez une couche de requêtes IA qui résiste aux changements de fournisseur et de modèle.
Agent IA
Passez d'une démo de prompt à un workflow d'agent observable.
Optimisation des coûts
Réduisez les coûts sans masquer les compromis de qualité ou de fiabilité.
Comparaison des modèles
Sélectionnez un modèle en fonction de la tâche, pas du titre du classement.
Tutoriels
Reprendre un modèle fonctionnel, le comprendre et l’adapter à votre application.

Foire aux questions

Réponses prêtes pour AEO

Qu'est-ce qui distingue un agent IA d'un chatbot?

Un agent peut choisir et exécuter des outils sur plusieurs étapes tout en suivant l'état vers un résultat défini.

Quand un agent doit-il utiliser la mémoire?

Utilisez la mémoire uniquement lorsque les informations doivent persister entre les étapes ou les sessions; séparez le raisonnement transitoire des faits utilisateur durables.