FORMATION IA
Ingénierie des agents IA avec Claude et MCP
Construisez des agents autonomes en production avec boucles de planification, outils, mémoire et garde-fous de sécurité.
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Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Ce bootcamp intensif apprend aux ingénieurs logiciels à concevoir, construire et évaluer des agents IA autonomes en utilisant l'API Claude d'Anthropic, le SDK Agent et le Model Context Protocol (MCP). Les participants implémentent des boucles de planification, l'utilisation d'outils multi-étapes, des architectures mémoire et des harnais d'évaluation de sécurité dans des scénarios réels. Le format alterne courtes séquences théoriques et longues sessions de laboratoire où les équipes livrent des prototypes d'agents fonctionnels. À l'issue de la formation, les ingénieurs peuvent architecturer, instrumenter et robustifier des agents autonomes pour un déploiement en production.
À l'issue, vous saurez
- Implémenter une boucle agent ReAct multi-étapes avec Claude qui planifie, appelle des outils, observe les résultats et s'auto-corrige
- Enregistrer et consommer des serveurs d'outils compatibles MCP au sein d'un graphe d'orchestration d'agents
- Concevoir un système mémoire hybride combinant l'état in-context, une couche de retrieval vectoriel et un store episodic structuré
- Appliquer des safety gates qui interrompent l'exécution d'un agent quand la confiance chute sous un seuil ou que des contraintes de politique sont violées
- Écrire un harness d'évaluation automatisé qui note les trajectoires d'agents par rapport aux complétions de tâche ground-truth
Sujets abordés
- Fondamentaux de l'API Claude : tool use, function calling, et structured outputs
- Architecture de l'Agent SDK : agent loops, state machines, et execution graphs
- Model Context Protocol (MCP) : configuration serveur, context injection, et tool registration
- Patterns de planification : ReAct, Reflexion, et orchestration multi-agents
- Architectures mémoire : in-context, external vector stores, et episodic memory
- Safety gates : guardrails, constitutional AI checks, et human-in-the-loop triggers
- Frameworks d'évaluation : trajectory scoring, tool-call accuracy, et regression harnesses
- Observabilité et debugging : tracing des agent runs, cost control, et latency profiling
Modalité
Livré sur 3-5 jours, soit sur site soit en live-remote via vidéoconférence. Chaque jour suit un ratio théorie-labs de 30/70. Les participants ont besoin d'un laptop avec Python 3.11+, une clé API Anthropic, et accès à un vector store (les comptes d'essai Pinecone ou Qdrant suffisent). Un repo GitHub partagé fournit le code de démarrage, les scaffoldings d'évaluation, et les implémentations de référence. Les cohorts en remote utilisent VS Code Live Share ou GitHub Codespaces pour les exercices de pair-lab. Un canal Slack privé reste ouvert 30 jours après le bootcamp pour les Q&A asynchrones.
Ce qui fait que ça marche
- Commencer chaque projet d'agent avec un harness d'évaluation avant d'écrire le premier prompt, cela force la discipline de décomposition de tâches
- Définir un contrat clair entre l'orchestrateur et chaque outil (schéma d'input, error codes, timeout) avant l'intégration
- Instrumenter chaque agent run avec des traces de trajectoire complètes dès le premier jour pour activer un debugging rapide et l'optimisation des coûts
- Planifier une session de red-team hebdomadaire où les ingénieurs essaient délibérément de casser les safety gates de l'agent
Erreurs fréquentes
- Ignorer l'évaluation de trajectoire : les équipes déploient des agents sans scoring automatisé, laissant les régressions de qualité indétectées en production
- Boucles infinies sans circuit-breaker : les agents avec des boucles de planification non bornées épuisent les budgets de tokens ou entrent dans des spirales de retry
- Traiter les tool schemas comme un détail secondaire : les descriptions de outils mal typées causent bien plus souvent des erreurs d'appel chez Claude que les problèmes de qualité de prompt
- Ignorer la stratégie d'eviction mémoire : stocker tout in-context provoque des pics de latence et des dépassements de context window sur les tâches longues
Quand NE PAS suivre cette formation
Ce bootcamp n'est pas adapté pour une équipe qui n'a pas encore déployé en production une seule feature alimentée par un LLM, elle manquera de l'intuition de debugging nécessaire pour comprendre les modes de défaillance des agents et devrait d'abord compléter un programme de prompt-engineering de niveau practitioner ou un programme RAG.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Génération et revue de code assistées par IAAccélérez la livraison logicielle grâce à l'autocomplétion de code, la génération de boilerplate et la revue automatisée des PR.
- Surveillance d'infrastructure et remédiation par AIOpsCorrélation automatique des alertes, prédiction des incidents et remédiation autonome pour les équipes IT.
- Détection et réponse aux menaces par IADétectez en temps réel les menaces avancées et les attaques zero-day grâce au deep learning appliqué au trafic réseau et aux comportements utilisateurs.
- Détection et classification automatisée des bugsDétectez, classifiez et priorisez automatiquement les bugs pour que vos équipes corrigent ce qui compte vraiment.
- Assistant Intelligent de Migration de CodeAccélérez les migrations de bases de code entre langages, frameworks ou architectures grâce à l'IA générative.
- Agent IA de Service Client OmnicanalAutomatisez les demandes clients sur le chat, l'e-mail et la voix pour les équipes support retail.
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Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.