7 minutesMémoire pour agents (vidéo conceptuelle)
Séparer les décisions concernant la mémoire à court terme et à long terme, et décider quand la mémoire de l'agent doit être écrite.
AvancéAutomations
Ingénierie du contexte pour les agents
LangChain. Lance Martin présente le cadre « écrire, sélectionner, compresser, isoler », avec des exemples concrets : quand résumer l'historique des actions, quand externaliser l'état dans des fichiers et quand lancer des sous-agents uniquement pour préserver le contexte de l'agent parent. Cette approche correspond presque directement à la section de l'article consacrée à la gestion pratique des fenêtres d'un million de tokens.
Note d’AI Expert
Les modèles, leurs tarifs et leurs capacités évoluent rapidement. Retenez ici la méthode de décision, puis vérifiez le comportement des modèles actuels avant de l'adopter.
Ce que vous en retirerez
Appliquer les modèles d'écriture, de sélection, de compression et d'isolement pour gérer délibérément le contexte des agents.
À voir ou à connaître au préalable
Expérience de la conception ou de l'exploitation d'agents dotés d'un contexte de longue durée.
Dernière révision : 18 mai 2026
À regarder ensuite
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5 minutesClaude a pris le contrôle de mon ordinateur...
Comprendre pourquoi le pilotage d'un ordinateur par captures d'écran est puissant, mais aussi lent, coûteux et fragile par rapport à une automatisation fondée directement sur des API.
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13 minutesAttaquer les LLM - Injection de prompt
Modéliser l'injection de prompt comme un mélange de données non fiables et définir des limites de conception autour de l'utilisation des outils.
AvancéSécurité de l’IA et protection des données
Pour aller plus loin
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DeepLearning.AIConception de prompts ChatGPT pour les développeurs
Isa Fulford · Andrew Ng
Quinze minutes de cours peuvent remplacer une année d'intuition. Si vous avez commencé à écrire du code qui appelle un grand modèle de langage (LLM), ou prévoyez de le faire, c'est le cours en ligne le plus efficace pour passer de « jouer avec ChatGPT » à « déployer une fonctionnalité qui appelle un LLM ».
Intermédiaire~1,5 heure
Microsoft LearnWork Smarter with AI: Craft Effective Prompts for Microsoft Copilot
Microsoft Learn
Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.
Intermédiaire~1h 5m · self-paced