Répertoire

Guides

Comprenez les concepts essentiels et choisissez une approche adaptée à votre projet.

MCP et A2A : comprendre les protocoles qui connectent outils et agents

Distinguer MCP, A2A et l’ancien ACP, choisir le bon protocole et sécuriser les échanges entre applications, outils et agents.

Comprendre les architectures agentiques fiables, leurs limites et les contrôles nécessaires pour passer d’une démonstration à la production.

Concevoir des points d’approbation utiles dans un agent sans bloquer le workflow, avec contexte, seuils, reprise et audit.

Décider si plusieurs agents sont nécessaires et concevoir rôles, messages, état, budgets, sécurité, supervision et évaluation.

Concevoir des agents fiables avec état, outils, budgets, reprise, validation, observabilité et évaluations adaptées.

Comprendre les différents niveaux de mémoire d’un agent IA et construire une architecture fiable, sécurisée et réellement utile.

Distinguer protocole d’intégration et mécanisme d’appel d’outils afin de choisir une architecture simple et sûre.

Découvrir les usages MCP les plus utiles et sélectionner un serveur actuel dans le registre officiel sans installer aveuglément.

Concevoir des outils typés, autorisés et observables sans confondre proposition du modèle et exécution fiable.

Choisir la bonne abstraction de l’AI SDK pour une génération ponctuelle, une interface en streaming ou une boucle d’agent avec outils.

Comprendre quand utiliser un agent, un outil ou un workflow Mastra, et structurer une application TypeScript observable et testable.

Choisir l’abstraction Agno adaptée à une tâche autonome, une collaboration de spécialistes ou un processus métier déterministe.

Évaluer Semantic Kernel pour intégrer modèles, plugins, agents et processus dans des applications .NET, Python ou Java.

Choisir entre agent autonome et workflow explicite selon la nature de la tâche, le contrôle, l’état et les validations humaines.

Évaluer AutoGen aujourd’hui selon ses API, équipes multi-agents, état, terminaison, observabilité et coût de migration.

Comparer Mem0 managé et auto-hébergé selon données, exploitation, personnalisation, sécurité et coût total.

Modéliser un agent avec un état typé, des nœuds, des transitions, des checkpoints et une reprise contrôlée dans LangGraph.

Choisir entre un workflow déterministe et un agent piloté par modèle dans Dify, puis les combiner sans perdre le contrôle.

Comparer quatre frameworks selon langage, état, multi-agents, typage, orchestration et maturité opérationnelle.