Conseils pour créer des agents d’IA

18 minutesAvancéConcepteurAnthropicAutomations

Anthropic. Trois ingénieurs d’Anthropic passent en revue les pièges les plus courants qu’ils rencontrent — agents qui ne savent pas quand s’arrêter, surcharge du prompt système au lieu de corriger l’environnement et coût d’architectures multi-agents dont personne n’avait réellement besoin. La vidéo est utile juste après l’intervention de Barry : vous reconnaîtrez les mêmes schémas sous un autre angle.

Note d’AI Expert

Le catalogue de pièges sert aussi de liste de contrôle : règles d’arrêt, arbitrage entre correction du prompt et correction de l’environnement, et nécessité réelle de l’architecture multi-agents.

Ce que vous en retirerez

Identifier les erreurs courantes de conception d'agents avant d'ajouter plusieurs agents, des prompts complexes ou un état caché.

À voir ou à connaître au préalable

Regarder d’abord la sélection principale — cette vidéo part des mêmes bases et ajoute des pièges observés sur le terrain.

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