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 →
Apprentissage
Commencer
Le modèle mental : ce qu’est un agent et quand ne pas en utiliser.
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- Qu'est-ce que sont les agents IA
- Agents IA vs ChatGPT et automatisation : Quelle est la différence ?
- Comment les agents IA prennent des décisions
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Fondations
Tool calling, mémoire, planning vs réactif, limites des LLM.
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Affichés : 3 / 9
- De quoi sont faits les agents IA
- Comment les agents IA utilisent les outils (Bases)
- Comment les agents IA peuvent utiliser les outils
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Patterns d’agents
Patterns de production pour des agents livrables et scalables.
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- Pattern ReAct Agent : Architecture d’agent robuste
- Pattern Task Decomposition Agent : Décomposer les tâches complexes
- Pattern Routing Agent : Routage intelligent des tâches
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Mise en œuvre
Architecture
Stack de production, observabilité, rate limits, ops.
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- Agent Runtime: Contrôler la boucle d’exécution des agents
- Tool Execution Layer : Comment les agents exécutent les outils en sécurité
- Memory Layer : Comment les agents stockent et récupèrent la mémoire
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Gouvernance des agents
Budgets, approbations, permissions, audit logs — les contrôles qui rendent un agent exploitable.
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- Agent governance : contrôle et pilotage des agents IA en production
- RBAC pour les agents IA : contrôle d'accès par rôles sans privilèges excessifs
- Contrôle des budgets pour agents IA : comment limiter les coûts en runtime
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Observabilité
Logs, traces, métriques, alertes — pour que les incidents d’agents ne deviennent pas des mystères.
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- Observability pour agents IA : monitoring des systèmes agentiques
- Agent tracing : comment suivre les décisions d'un agent
- Distributed tracing pour agents : traçage des systèmes multi-agents
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Tester les agents IA
Unit tests, golden tasks, record/replay et evals pour attraper les régressions avant la prod.
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- Stratégie de test pour agents IA en production
- Eval Harness pour agents IA : évaluations reproductibles
- Golden datasets : données de test pour agents IA
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Optimisation
Optimiser prompts et runtime sans casser la sécurité : latence, coût, régressions.
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- Optimisation de prompts pour agents IA (sans casser la prod)
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Sécurité
Permissions, budgets, kill switch, idempotence, audit logs.
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- 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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- Browser Tool for AI Agents (Avec code)
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Pièges
Erreurs et solutions
Échecs réels et moyens pratiques de les arrêter en prod.
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- Pourquoi les agents IA échouent : problèmes typiques en production
- Agent Drift : quand les agents IA perdent progressivement le focus
- Boucle infinie d'agent : quand un agent IA ne s'arrête pas
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Anti-patterns
Ce qui paraît intelligent en démo et casse la prod (preuves à l’appui).
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- Anti-Pattern Agent Everywhere : quand tout devient un agent
- Anti-Pattern Overengineering Agents : architecture trop complexe
- Anti-Pattern Too Many Tools : trop d’outils
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Pratique
Guides pratiques
Construire X en 20 minutes (sûr par défaut).
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- Construis ton premier agent IA (safe, avec code)
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Exemples
Agents complets avec code, schémas et compromis.
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- Agent ReAct en Python : Exemple complet
- Agent Task Decomposition en Python : Exemple complet
- Agent Routing en Python : Exemple complet
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Comparaisons
Framework vs framework, agents vs workflows — ce qui casse en prod et quoi choisir.
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- AutoGPT vs Agents de Production : Quelle est la différence ?
- CrewAI vs LangGraph : Quelle est la différence ?
- LangChain vs AutoGPT : Quelle est la différence ?
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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="...")