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Plan du cours
Introduction à Hermes Agent
- Qu'est-ce que Hermes Agent et en quoi il diffère des copilotes IDE
- Le concept d'agent auto-améliorant et la boucle d'apprentissage fermée
- Aperçu de l'architecture : backends, plateformes et outils
Installation et configuration
- Installation locale de Hermes Agent
- Déploiement sur des conteneurs Docker
- Déploiement distant via SSH, Daytona, Singularity et Modal
- Configuration des clés API pour OpenAI, Anthropic, OpenRouter et Nous Portal
Interaction avec l'agent
- Interface CLI et commandes de base
- Configuration et utilisation du bot Telegram
- Intégration Discord et Slack
- Connectivité WhatsApp
Outils intégrés
- Recherche web et extraction de contenu
- Opérations sur les fichiers : lecture, écriture, modification et recherche
- Exécution de commandes terminal et scripts bash
- Génération d'images et analyse visuelle
- Fonctionnalités de synthèse vocale (text-to-speech)
Mémoire persistante
- Mémoire inter-sessions avec rappel via FTS5
- Résumé LLM pour le contexte à long terme
- Recherche et récupération de la mémoire
Le système de compétences
- Qu'est-ce que les compétences et comment elles sont créées
- Persistance des compétences d'une session à l'autre
- Compétences communautaires et agentskills.io
Intégration MCP
- Connexion aux serveurs MCP
- Extension des capacités des outils par programmation
Automatisations planifiées
- Planificateur cron intégré
- Configuration de tâches et rapports récurrents
- Livraison transversale des résultats d'automatisation sur plusieurs plateformes
Cas d'utilisation : automatisation pour les développeurs
- Exécution autonome de commandes terminal
- Création de sous-agents isolés
- Fils d'exécution parallèles et traitement par lots
Sécurité et bonnes pratiques
- Modes d'approbation pour les commandes et les modifications
- Confidentialité des données sur une infrastructure auto-hébergée
- Isolation de l'environnement
Déploiement en production
- Exécution sur un VPS à 5 $
- Modèles de déploiement serverless
- Surveillance de la santé de l'agent et des logs
Dépannage
- Problèmes d'installation courants
- Débogage des échecs d'outils
- Ajustement de la mémoire et des performances
Résumé et prochaines étapes
- Bilan des fonctionnalités clés
- Ressources pour continuer à apprendre
- Transition vers les sujets avancés sur Hermes
Pré requis
- Connaissance de base des terminaux en ligne de commande et des commandes Linux
- Compréhension des flux de développement logiciel
- Connaissances générales de l'IA et des grands modèles de langage (LLM)
Public cible
- Développeurs logiciels souhaitant intégrer des agents IA dans leur flux de travail
- Ingénieurs DevOps explorant les outils autonomes
- Chefs d'équipe technique évaluant les plateformes d'agents IA
14 Heures