Construire une mémoire inspirée du cerveau pour l'IA | Systèmes de mémoire des agents LLM

44 minutesAvancéConcepteurAdam LucekAutomations

Adam Lucek. Cette présentation plus longue met en œuvre dans le code les catégories inspirées des sciences cognitives : mémoire épisodique, sémantique, de travail et procédurale. Regardez-la après la vidéo conceptuelle de LangChain si vous recherchez un modèle mental plus affirmé et un exemple fonctionnel dont vous pourrez vous inspirer.

Note d’AI Expert

Les catégories issues des sciences cognitives constituent un modèle mental, pas une spécification. Inspirez-vous de l'exemple fonctionnel sans reprendre toute son architecture telle quelle.

Ce que vous en retirerez

Vous pouvez intégrer en code la mémoire épisodique, sémantique, de travail et procédurale dans un agent, pas seulement nommer les catégories.

À voir ou à connaître au préalable

Être à l'aise avec la lecture de code d'agents ; commencez par la vidéo conceptuelle principale.

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