Mémoire pour agents (vidéo conceptuelle)

7 minutesAvancéConcepteurLangChainAutomations

LangChain. Cette courte présentation sans code explique la distinction entre mémoire à court et à long terme, les trois formes courantes de la mémoire à long terme — instructions, profil et liste d'objets — ainsi que le compromis entre écriture dans le chemin critique et traitement en arrière-plan. La section de l'article consacrée à l'architecture de la mémoire repose précisément sur cette taxonomie.

Note d’AI Expert

Son audience est inférieure à notre seuil parce que le sujet reste spécialisé. Nous la conservons, car la section de l'article consacrée à l'architecture de la mémoire utilise exactement cette taxonomie. Regardez-la d'abord pour vous familiariser avec les termes.

Ce que vous en retirerez

Séparer les décisions concernant la mémoire à court terme et à long terme, et décider quand la mémoire de l'agent doit être écrite.

À voir ou à connaître au préalable

Contexte général sur la création d'agents ; aucun élément spécifique à LangChain n'est requis.

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