Module 1
Introduction
Introduction
2 min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Vue d'ensemble de la mémoire agentique avec les frameworks d'orchestration.
Pourquoi la mémoire est essentielle pour les agents
Architecture du cours
Projet : agent email personnel avec mémoire
Module 2
Introduction à la Mémoire des Agents
Introduction à la Mémoire des Agents
8 min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Exploration approfondie des trois types de mémoire pour agents IA.
Informations factuelles sur l'utilisateur
Exemples : "L'utilisateur préfère communiquer le matin", "Le projet X a deadline le 15 mars"
Stockage : vector store avec recherche sémantique
Utilisation : enrichir le contexte des réponses
Expériences passées et exemples concrets
Few-shot learning des préférences utilisateur
Historique des interactions et décisions
Utilisation : apprendre des patterns de comportement
Instructions et processus optimisés
System prompts évolutifs
Workflows appris au fil du temps
Utilisation : amélioration continue des performances
Via Hot Path (temps réel) : Recherche dans le store mémoire pour répondre immédiatement
In Background (asynchrone) : Mise à jour du store mémoire sans impacter la latence
Module 3
Agent Email de Base
Agent Email de Base
16 min avec code
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Construction d'un agent email baseline sans mémoire.
Triage : Classifier l'email (ignore, respond, notify)
Respond : Générer une réponse appropriée
Notify : Alerter l'utilisateur pour emails importants
`sendemail()` : Envoyer des emails
`checkcalendar()` : Vérifier disponibilité
`searchcontacts()` : Rechercher informations de contact
Lab : Exercices pratiques
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Pas de personnalisation
Oublie les préférences
Pas d'apprentissage
Module 4
Agent Email avec Mémoire Sémantique
Agent Email avec Mémoire Sémantique
12 min avec code
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Ajout de mémoire factuelle à l'agent.
Configuration d'un vector store pour stocker les faits
Tool `rememberfact()` pour ajouter des faits
Tool `recallfacts()` pour recherche sémantique
Intégration dans le workflow de réponse
Préférences de communication
Informations sur projets en cours
Relations professionnelles
Contraintes et disponibilités
Lab : Exercices pratiques
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Réponses personnalisées
Prise en compte du contexte utilisateur
Cohérence sur le long terme
Module 5
Agent Email avec Mémoires Sémantique + Épisodique
Agent Email avec Mémoires Sémantique + Épisodique
9 min avec code
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Ajout de few-shot learning avec exemples d'interactions passées.
Stockage d'exemples d'interactions passées
Recherche d'exemples similaires pour few-shot prompting
Apprentissage des préférences implicites
Amélioration de la précision du triage
Store d'exemples avec embeddings
Récupération des top-k exemples similaires
Intégration dans le prompt de décision
Lab : Exercices pratiques
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Apprentissage des patterns
Décisions plus cohérentes
Adaptation aux préférences
Module 6
Agent Email avec les 3 Types de Mémoire
Agent Email avec les 3 Types de Mémoire
15 min avec code
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Architecture complète avec mémoire procédurale pour optimisation des prompts.
Optimisation automatique des system prompts
A/B testing des variations de prompts
Apprentissage par renforcement basé sur feedback
Versioning des prompts
1. Chargement de mémoire : Récupération de toutes les mémoires pertinentes
2. Triage : Décision avec mémoire épisodique
3. Action : Exécution avec mémoires sémantique + procédurale
4. Sauvegarde : Mise à jour asynchrone des mémoires
Lab : Exercices pratiques
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Collecter feedback sur les réponses
Analyser les échecs et succès
Générer variantes de prompts améliorées
Tester et déployer les meilleures versions
Module 7
Conclusion
Conclusion
1 min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Récapitulatif et applications futures de la mémoire long-terme.
Ressources supplémentaires et exemples de code.