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📚 Série en 5 articles

Construire des agents IA

Comprendre, de zéro, comment une IA passe de la simple conversation à l'action : l'appel d'outils, les façons de lui donner accès à tes connaissances, puis les frameworks qui orchestrent de vrais agents. Un dossier pour avancer de l'idée de base jusqu'aux outils que les équipes utilisent en production.

  1. Construire des agents IA : le guide pour comprendre, de zéro Un agent IA, ce n'est pas de la magie : c'est un modèle à qui on a donné des outils, des connaissances et une façon de s'organiser. Ce dossier t'emmène pas à pas, de la brique de base jusqu'aux frameworks utilisés en production.
  2. L'appel d'outils : comment un LLM passe à l'action Un modèle de langage ne sait que produire du texte. L'appel d'outils est ce qui lui permet d'agir vraiment : interroger une base, envoyer un message, lancer un calcul. La brique de base de tout agent.
  3. RAG, KAG, CAG et la suite : donner de la connaissance à ton IA Un modèle ne connaît pas tes données et s'arrête à sa date d'entraînement. RAG, KAG et CAG sont trois façons de lui donner les bonnes connaissances. Et depuis 2025, deux approches s'imposent : l'Agentic RAG et le GraphRAG.
  4. LangGraph : orchestrer des agents IA avec des graphes LangGraph structure un agent comme un graphe de nœuds et de transitions, avec mémoire, validation humaine et streaming. Depuis octobre 2025, il est passé en version 1.0 et stable pour la production.
  5. CrewAI : faire collaborer une équipe d'agents IA CrewAI organise plusieurs agents comme une petite équipe : chacun a un rôle, une mission et des outils. Tour d'horizon du framework, de ses deux briques Crews et Flows, et de ce qu'il est devenu en 2026.