Tutoriels sur les agents d'intelligence artificielle

Apprenez à rédiger une spécification, à la transformer en plan, puis à laisser Claude Code construire via un développement piloté par les spécifications. Comparez Superpowers, Spec Kit et BMAD‑METHOD pour trouver l’outil adapté à votre flux de travail.

Connectez Xiaomi MiMo-V2.5-Pro à OpenCode avec Olostep MCP et le MiMo Token Plan, puis testez-le en créant un outil CLI et une application web Reflex.

Apprenez à utiliser Kimi Claw pour concevoir des workflows d’IA avec planification, compétences et automatisations multi-étapes via des expériences pratiques.

Et si une conversation vocale en temps réel était naturelle, interruptible et vraiment humaine ? Apprenez à exécuter NVIDIA PersonaPlex en local et découvrez une IA conversationnelle full duplex véritable.

Apprenez à utiliser l’usage de l’ordinateur de GPT-5.4 pour créer un tableau de bord d’actualités en direct qui collecte et résume automatiquement les informations.

Créez un agent IA avec Kimi K2.6, Olostep et le SDK OpenAI Agents qui lit votre CV, trouve des offres en direct, filtre le bruit et vous indique précisément où postuler.

Personnalisez Claude Code dans le terminal avec des permissions, CLAUDE.md, le mode plan, /loop, des hooks, /voice et le suivi des coûts. Sept upgrades à fort ROI.

Apprenez à utiliser Qwen 3.6 Plus d'Alibaba, Python et le SDK OpenAI pour créer une chaîne automatisée de traitement des factures avec vision native et appel d’outils.

Apprenez à créer une application d'agent OpenAI qui s'exécute dans des sandboxes Modal, gère des fichiers, exécute du code et renvoie des résultats dans ce tutoriel Python pratique.

Apprenez à créer des compétences OpenClaw depuis zéro, à connecter des API externes, à configurer l’isolation Docker et à publier sur ClawHub avec ce tutoriel pas à pas.

Découvrez Nanobot, l’alternative légère à OpenClaw. Créez un agent IA Python sécurisé et traçable en moins de 10 minutes avec ce guide d’installation complet.

Exécutez le dernier modèle Qwen sur une VM avec un seul GPU, installez llama.cpp et accédez-y en local via SSH via un endpoint privé compatible OpenAI.