Pas des news IA. Pas un blog LLM. Playbook d’agents.
Construis des AI agents qui survivent en prod.
Patterns pratiques, cas d’échec, architecture et gouvernance pour des agents qui appellent de vrais outils.
Pas sûr du pattern dont vous avez besoin ? Concevoir votre agent →
Apprendre
Commencer
Le modèle mental : ce qu’est un agent et quand ne pas en utiliser.
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Affichés : 3 / 5
- Qu’est-ce qu’un agent IA (en mots simples)
- En quoi un agent IA diffère de ChatGPT et de l’automatisation (Workflow)
- Comment un agent IA prend des décisions (et pourquoi ce n'est pas de la magie)
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Fondations
Tool calling, mémoire, planning vs réactif, limites des LLM.
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Affichés : 3 / 9
- De quoi se compose un agent IA
- Comment un agent utilise les outils (Bases)
- Comment limiter l'accès aux outils
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Patterns d’agents
Patterns de production pour des agents livrables et scalables.
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Affichés : 3 / 15
- Architecture d'agent React : modèles, pièges, correctifs
- Agent de décomposition : découper les tâches complexes
- Agent de routage : envoyer chaque tâche au bon agent
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Construire
Architecture
Stack de production, observabilité, rate limits, ops.
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Affichés : 3 / 4
- Containeriser des agents IA (pour qu’ils ne meurent pas au déploiement)
- Hybrid Architecture (Workflow + Agent)
- Multi-Tenant Agent Design (Isolation + Gouvernance)
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Gouvernance & Garde-fous
Budgets, approbations, permissions, audit logs — les contrôles qui rendent un agent exploitable.
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Affichés : 3 / 7
- Allowlist vs Blocklist (Pourquoi le default-deny gagne) + Code
- Budget Controls pour agents IA (steps, temps, $) + Code
- Cost Limits pour agents IA (stopper la dépense) + Code
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Observabilité & Monitoring
Logs, traces, métriques, alertes — pour que les incidents d’agents ne deviennent pas des mystères.
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Affichés : 1 / 1
- Logging d’agents IA (quoi logger, quoi redacter, sur quoi alerter)
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Tests & Évaluation
Unit tests, golden tasks, record/replay et evals pour attraper les régressions avant la prod.
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Affichés : 1 / 1
- Unit tests pour agents IA (déterministes, cheap, vraiment utiles)
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Optimisation
Optimiser prompts et runtime sans casser la sécurité : latence, coût, régressions.
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Affichés : 1 / 1
- Optimisation de prompts pour agents IA (sans casser la prod)
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Sécurité & Contrôle
Permissions, budgets, kill switch, idempotence, audit logs.
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Affichés : 1 / 1
- Permissions d’outils pour agents IA (avec code)
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Outils & Intégrations
APIs, navigateurs, bases de données et plateformes d’automatisation.
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Affichés : 1 / 1
- Browser Tool for AI Agents (Avec code)
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Éviter
Pannes & Correctifs
Échecs réels et moyens pratiques de les arrêter en prod.
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Affichés : 3 / 12
- Dérive silencieuse d’un agent (régressions) + détection + code
- Budget explosion (quand un agent brûle de l’argent) + fixes + code
- Pannes en cascade (comment un agent amplifie une outage) + code
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Anti-patterns
Ce qui paraît intelligent en démo et casse la prod (preuves à l’appui).
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Affichés : 3 / 4
- Pas de monitoring (Anti-Pattern) + Quoi logger + Code
- Agents single-step (Anti-Pattern) + Correctifs + Code
- Faire confiance aveuglément à l’output d’un tool (Anti-Pattern) + Correctifs + Code
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Appliquer
Playbooks
Construire X en 20 minutes (sûr par défaut).
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Affichés : 1 / 1
- Construis ton premier agent IA (safe, avec code)
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Exemples
Agents complets avec code, schémas et compromis.
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Affichés : 1 / 1
- AI Support Agent Example (Avec code)
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Comparaisons
Framework vs framework, agents vs workflows — ce qui casse en prod et quoi choisir.
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Affichés : 3 / 6
- AutoGPT vs agents de production (comparatif) + code
- CrewAI vs LangGraph (comparatif production) + code
- LangGraph vs AutoGPT (comparatif production) + code
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Intégré : contrôle en productionOnceOnly
Ajoutez des garde-fous aux agents tool-calling
Livrez ce pattern avec de la gouvernance :
- Budgets (steps / plafonds de coût)
- Permissions outils (allowlist / blocklist)
- Kill switch & arrêt incident
- Idempotence & déduplication
- Audit logs & traçabilité
Mention intégrée : OnceOnly est une couche de contrôle pour des systèmes d’agents en prod.
Exemple de policy (concept)
Python
# Example (Python — conceptual)
policy = {
"budgets": {"steps": 25, "usd": 2.0},
"tools": {"allow": ["http.get", "browser.search"]},
"controls": {"kill_switch": True, "idempotency": True, "audit": True},
}
# run = onceonly.run(policy)
# result = run.invoke(agent, input="...")