This course focuses on transforming unpredictable AI into reliable, structured systems using a Context Engine. Learners will explore how to build transparent, multi-agent architectures that replace fragile prompt-based systems with context engineering that adapts seamlessly across various domains.
Through this course, learners will master designing and implementing adaptable, reliable AI systems that support multi-agent orchestration and context-aware decision-making. These skills will help you move beyond ad-hoc AI prompting to build scalable, trustworthy solutions.
What sets this course apart is its emphasis on structured context engineering. Combining theoretical foundations with real-world applications, learners will create Context Engines that improve the efficiency and accuracy of AI systems, even in complex environments.
This course is perfect for AI engineers, software developers, and system architects with basic LLM knowledge who aim to enhance their skills in structured, multi-agent AI design. Familiarity with AI fundamentals is recommended for maximum benefit.
- Des invites au contexte : construire le plan sémantique
Ce module explore comment transformer les sorties de l'IA générative, passant de réponses imprévisibles à des résultats structurés et fiables en concevant un contexte efficace. Les apprenants découvriront des techniques pour construire des plans sémantiques, visualiser le sens des phrases et enchaîner les invites pour des analyses complexes. Des exemples pratiques en Python et des cas d'utilisation réels, comme l'analyse de réunions, illustrent comment orienter l'IA vers des résultats précis et exploitables.
- Construire un système multi-agents avec MCP
Ce module guide les apprenants à travers le processus de mise en œuvre d'un système multi-agents à l'aide du cadre MCP. Vous apprendrez à définir des agents IA spécialisés, à orchestrer leur collaboration, et à améliorer la fiabilité du système grâce à des techniques de gestion des erreurs et de validation. À la fin, vous serez capable de construire des flux de travail d'IA robustes et évolutifs qui résolvent des problèmes complexes.
- Construire le système multi-agents contextuel
Ce module guide les apprenants à travers la transformation d'un système multi-agents simulé en une architecture contextuelle à l'aide de la génération augmentée par récupération (RAG). Vous préparerez et ingérerez à la fois des données procédurales et factuelles, les intégrerez dans un magasin de vecteurs et mettrez en œuvre un système capable de récupérer dynamiquement des informations du monde réel.
- Assembler le moteur contextuel
Ce module guide les apprenants à travers le processus de construction d'un moteur contextuel évolutif, en se concentrant sur son architecture, l'intégration des composants et le flux opérationnel. En assemblant des agents spécialistes, en gérant leur registre et en orchestrant leur collaboration, les apprenants acquerront des compétences pratiques dans la construction et la gestion de systèmes agents complexes.
- Renforcer le moteur contextuel
Ce module guide les apprenants à travers le processus de renforcement et de finalisation du moteur contextuel pour une utilisation en production. Vous refactoriserez des fonctions d'assistance, modulerez des agents, améliorerez le Registre des agents et assurerez une orchestration et une journalisation robustes. À la fin, vous comprendrez comment faire passer un prototype à un système fiable et maintenable.
- Construire l'agent de résumé pour la réduction contextuelle
Ce module guide les apprenants à travers le processus de réduction des tailles de contexte importantes dans les systèmes d'IA d'entreprise en concevant, mettant en œuvre et intégrant un agent Résumeur spécialisé. Les apprenants exploreront l'architecture modulaire, la collaboration des agents et des démonstrations pratiques de flux de travail pour optimiser l'efficacité et la flexibilité du système.
- RAG et Défense à haute fidélité : l'assistant de recherche inspiré de la NASA
Ce module guide les apprenants à travers le processus de transformation d'un moteur contextuel modulaire en un assistant de recherche à haute fidélité capable de citation, inspiré des flux de travail de la NASA. Vous explorerez l'ingestion de données avancée, les améliorations de sécurité et les techniques de validation pour assurer l'intégrité et la rétrocompatibilité du système. À la fin, vous comprendrez comment intégrer et valider des composants IA sophistiqués pour des applications de niveau entreprise.
- Architecturer pour la réalité : modération, latence et IA guidée par les politiques
Ce module explore comment améliorer les systèmes d'IA avec une modération robuste, la gestion de la latence et des contrôles guidés par les politiques pour garantir un fonctionnement responsable et conforme. Les apprenants découvriront des stratégies architecturales pour intégrer des garde-fous de modération, faire respecter les politiques d'entreprise, et appliquer ces solutions à des cas d'utilisation juridique réels. À la fin, vous comprendrez comment équilibrer la capacité avec la prévisibilité et la responsabilité éthique dans les applications IA avancées.
- Architecturer pour la marque et l'agilité : le moteur de marketing stratégique
Ce module explore comment architecturer un moteur de marketing stratégique qui équilibre la cohérence de la marque avec une prise de décision agile et basée sur les données. Les apprenants découvriront comment faire respecter les directives de la marque, synthétiser les insights clients, valider les sauvegardes opérationnelles, et appliquer le moteur à des scénarios marketing réels tels que l'analyse concurrentielle et la création de messages persuasifs.
- Le plan pour une IA prête à la production
Ce module guide les apprenants à travers les étapes essentielles pour le déploiement de systèmes d'IA dans des environnements réels, se concentrant sur la transformation des prototypes en services de production évolutifs, sécurisés et conformes. Les apprenants exploreront les couches d'orchestration, la conteneurisation, les garde-fous de sécurité automatiques, et les stratégies pour établir la confiance des parties prenantes grâce à la vérifiabilité et la sécurité. À la fin, les participants comprendront comment architecturer des solutions IA qui sont robustes, auditables et prêtes pour une adoption en entreprise.
