Comment nous construisons des agents efficaces : Barry Zhang, Anthropic

15 minutesAvancéConcepteurAI EngineerAutomations

AI Engineer. Barry Zhang énonce trois règles — ne pas créer un agent lorsqu’un flux de travail suffit, garder la boucle aussi simple que possible et « penser comme votre agent » : se placer dans sa fenêtre de contexte et constater qu’il prend des décisions à l’aveugle entre deux captures d’écran. L’argument en faveur de la simplicité et la liste de contrôle « cette tâche justifie-t-elle seulement un agent ? » correspondent exactement à la rigueur demandée dans l’article.

Note d’AI Expert

La liste de contrôle « cette tâche justifie-t-elle seulement un agent ? » incarne la rigueur demandée dans l’article. Appliquez-la avant d’écrire la moindre ligne de code, pas après.

Ce que vous en retirerez

Concevoir des boucles d'agents plus simples avec des règles d'arrêt claires, des limites de tâche et des points de contrôle humains.

À voir ou à connaître au préalable

Avoir créé un agent ou au moins défini ses spécifications ; l’intervention suppose que vous comprenez pourquoi les boucles s’emballent.

Dernière révision : 18 mai 2026

À regarder ensuite

Continuez dans le même parcours d’apprentissage avec les prochaines vidéos d’accompagnement sélectionnées.

Pour aller plus loin

Des cours externes sélectionnés pour approfondir ce sujet.

Microsoft (open-source, via GitHub Pages)

Copilot Studio Agent Academy

Microsoft Copilot Studio team

The deeper, production-minded counterpart to our beginner no-code pick: a free, open-source, rank-based curriculum that takes you from zero Copilot Studio experience through MCP integrations and multi-agent orchestration, all without writing traditional code. It's the no-code answer to 'now I want to go further than a quick-start,' which our catalog didn't have.

AvancéSelf-paced, multi-phase (hours vary by rank)
Anthropic Academy

Introduction au protocole de contexte des modèles

Anthropic Academy

Le protocole de contexte des modèles (MCP) remplace progressivement les intégrations ponctuelles d'outils dans tout l'écosystème de l'IA. Apprenez-le directement à la source. À la fin, vous aurez construit et déployé votre propre serveur MCP, connecté un client LLM et compris pourquoi cette norme est ce qui se rapproche le plus de l'USB-C dans ce domaine.

IntermédiaireÀ votre rythme (court)
DeepLearning.AI

Practical Multi AI Agents and Advanced Use Cases with crewAI

João Moura (Founder, CrewAI)

Doubles as our sales and customer-support vertical pick and a genuinely practical agent-building course: you build an agentic sales pipeline (lead scoring, personalized outreach) and a customer-support data-insights pipeline as two of the five hands-on projects, taught by CrewAI's own founder. Requires basic Python, so it sits with our other builder-track courses rather than the no-code picks.

Intermédiaire~2h 49m · self-paced (15 lessons)

Voir tous les cours pour Automations