Actuellement, la plupart des contenus d'apprentissage sur l'IA s'arrêtent à l'explication des concepts de base, ne permettant que de comprendre la théorie sans savoir la mettre en pratique. Les AI Agents construits présentent généralement de nombreux problèmes : réponses hors sujet, promesses irréalistes, hallucinations fréquentes, processus désordonné, dépassement de contexte, plantages d'outils, etc., et ne peuvent absolument pas être mis en production commerciale. Pour créer un système d'agents intelligents stable, sécurisé et adapté aux scénarios métier, il est indispensable de suivre une formation complète en ingénierie et de passer par des itérations sur des projets réels.

Ce cours pratique de projet AI Agent de zéro à un met l'accent sur l'action, la mise en œuvre de cas concrets et refuse les discours creux. C'est un système complet de mise en œuvre industrielle d'agents intelligents AI. Le cours équilibre théorie fondamentale et pratique de terrain : il commence par consolider systématiquement les connaissances de base essentielles des AI Agents, décompose la logique de fonctionnement des modèles, le mécanisme de messagerie, la boucle d'exécution des agents, l'architecture des scénarios métier e-commerce, et aide les apprenants à développer une pensée d'ingénierie AI standardisée.

L'ensemble du cours ne contient aucune théorie redondante ; il s'agit exclusivement de techniques d'ingénierie AI applicables et réutilisables, couvrant les principes de base, le développement technique, le débogage des problèmes, l'optimisation de la sécurité, la mise en production du projet et l'itération des scénarios. Il permet aux apprenants d'acquérir véritablement la capacité complète de développer, déployer et maintenir en production des AI Agents de niveau commercial en toute autonomie.

Le véritable développement d'un AI Agent à valeur ajoutée ne réside pas dans la compréhension de la théorie, mais dans sa capacité à être mis en œuvre, commercialisé et à résister à la pression de scénarios métier réels. La plupart des tutoriels sur les agents disponibles sur le marché ne couvrent que la construction de base, en évitant les défis essentiels tels que les erreurs, les hallucinations, les coûts, la sécurité et l'adaptation métier. Ce cours, en s'appuyant sur un projet e-commerce réel, intègre les principes fondamentaux, les techniques de développement, l'optimisation d'ingénierie, l'itération de projet et les opérations de mise en production. Il vous guide pour créer de zéro un système d'agents intelligents AI stable, conforme, à faible coût et commercialisable, vous permettant de vous affranchir définitivement de l'impasse de la théorie sans mise en pratique et de maîtriser les compétences pratiques d'ingénierie AI actuellement rares. Que vous soyez un programmeur souhaitant se reconvertir dans le développement AI ou un professionnel de l'e-commerce désireux d'améliorer l'efficacité de son activité grâce à l'IA, ce cours vous aidera à construire un système de connaissances complet sur les AI Agents. À travers 34 cas réels de scénarios de service client e-commerce, de l'analyse des besoins à la conception de l'architecture, de l'implémentation du code à la mise en production et à la maintenance, vous maîtriserez véritablement les méthodes de développement d'AI Agents de niveau commercial.

• 1.Qu'est-ce qu'un AI Agent
• 2.Modèles et mécanisme de messagerie
• 3.Principe de la boucle d'exécution d'un Agent
• 4.Cartographie des scénarios d'Agent dans le e-commerce
• 5.Comment le Prompt contraint le rôle métier
• 6.Bases de l'ingénierie de contexte
• 7.Techniques de sortie structurée
• 8.Streaming et optimisation de l'expérience utilisateur

• 9.Principes fondamentaux du Tool Calling
• 10.Valeurs de retour des paramètres d'outil et gestion des erreurs
• 11.ToolRuntime et nœuds d'outils LangGraph
• 12.Première pratique de développement avec create_agent

• 13.Pourquoi l'amélioration de la récupération RAG est nécessaire
• 14.Découpage de documents et conception des métadonnées
• 15.Rappel par citation et traitement anti-hallucination
• 16.Pratique d'introduction à AgenticRAG

• 17.Conception du mécanisme de mémoire à court terme
• 18.Mémoire à long terme et gestion des limites de confidentialité
• 19.Runtime et gestion du contexte d'exécution
• 20.Pourquoi le framework LangGraph est nécessaire

• 21.Méthodes de construction des nœuds d'état et des arêtes
• 22.Flux de travail fonctionnel avec FunctionalAPI
• 23.Mécanismes de récupération persistante et de voyage dans le temps
• 24.Conception Human-in-the-loop et Interrupt

• 25.Conception de la gestion des erreurs et des mécanismes de tolérance aux pannes
• 26.Système d'observabilité et de traçage Trace
• 27.Méthodologie d'évaluation et de test
• 28.Conception de la sécurité et des limites de permissions MCP
• 29.Modèle mental d'ingénierie de ClaudeCode
• 30.Ingénierie du contexte et système de mémoire de projet
• 31.Implémentation du bac à sable de permissions d'outils et des limites de sécurité
• 32.Architecture en couches des extensions HooksSkillsMCP

• 33.Collaboration multi-Agent Subagents et gouvernance d'ingénierie

• 34.Tous les agents du service client sont partis : analyse des besoins du scénario métier
• 35.Mise en place du service chat : permettre d'abord au chat de recevoir des connexions
• 36.La première version de l'IA savait très bien discuter, mais ne répondait correctement à aucune question métier
• 37.L'IA dit qu'elle va s'en occuper pour vous, mais le service après-vente n'a reçu aucune demande de retour
• 38.L'IA promet n'importe quoi sur les indemnisations : mettre toutes les règles dans le Prompt
• 39.Le Prompt ressemble de plus en plus à un mur : optimisation par conception modulaire
• 40.La facture de fin de mois arrive : analyse et optimisation de la consommation de tokens à chaque tour
• 41.Le problème n'est pas que le modèle est bête : optimisation de la façon de fournir les données
• 42.Les règles de service après-vente doivent d'abord être découpées : structuration de la base de connaissances
• 43.Première recherche vectorielle : trouver la règle la plus similaire à ce que demande l'utilisateur
• 44.Le patron voit enfin la source des réponses : fonction d'annotation des citations
• 45.Avoir trouvé ne signifie pas avoir trouvé la bonne : évaluation de la qualité de la recherche
• 46.L'utilisateur demande cette promotion sur les écouteurs : optimisation du rappel de recherche
• 47.Trop de règles similaires : stratégie d'optimisation du top-k
• 48.Le vecteur seul ne suffit pas : conception du routage par mots-clés et règles
• 49.Explosion des règles avant les grandes promotions : optimisation des performances de recherche dans la base de connaissances
• 50.L'utilisateur demande le suivi logistique de sa commande : l'IA se met encore à inventer le statut de livraison
• 51.Donner à l'Agent une boîte à outils : contrôle des paramètres et des permissions d'identité
• 52.L'utilisateur n'a pas donné le numéro de commande : l'IA ne doit pas faire semblant de comprendre, conception de la vérification d'identité
• 53.Les résultats des outils ne peuvent pas être insérés tels quels dans le modèle : optimisation du contexte
• 54.Le service du modèle déraille : gestion de la tolérance aux délais d'attente des outils
• 55.Les recommandations de produits sont enfin fiables : liaison des connaissances sur les stocks et les prix
• 56.De plus en plus d'outils : optimisation du code pour la gouvernance des doublons
• 57.Les outils ne doivent pas servir uniquement cette version de l'Agent : conception de l'abstraction des outils
• 58.Quelle voie suivre pour une phrase de l'utilisateur : conception de la décision de routage
• 59.L'utilisateur demande directement un remboursement : un remboursement n'est pas une simple phrase
• 60.Un Agent libre ne convient pas aux processus après-vente : conception de processus figés
• 61.Remboursement avant expédition : vérifier d'abord la commande puis les règles du processus
• 62.Retour après réception : jugement global basé sur le délai, le produit, le motif et la politique
• 63.L'IA ne peut que soumettre une demande : conception des limites des permissions d'approbation
• 64.La reprise après approbation ne doit pas être chaotique : conception de la gestion d'état
• 65.L'utilisateur demande cette commande précédente : stockage sélectif de la mémoire
• 66.L'utilisateur prétend être