Tutoriels sur les agents d'intelligence artificielle

Apprenez à utiliser l’agentic vision dans Gemini 3 Flash avec Python. Quatre exemples montrent comment la boucle Think, Act, Observe recadre, annote et extrait des données d’images.

Découvrez Chrome DevTools MCP, la façon pilotée par l'IA de contrôler Chrome en langage naturel. Automatisez instantanément la navigation, le débogage et les tests.

Découvrez comment les sous‑agents Claude Code explorent des bases de code, planifient des implémentations et mènent des tâches de développement multi‑étapes avec un minimum de supervision.

Créez un planificateur de voyage propulsé par Gemini avec le Visual Agent Builder de Google ADK : concevez des sous-agents, connectez des outils et livrez un workflow d’itinéraire en quelques minutes.

Découvrez comment Google Antigravity transforme des prompts en applications complètes. Créez un tableau de bord financier avec Gemini 3 et des tests de navigateur pilotés par l'IA.

Comparez LangChain, LangGraph, LangSmith et LangFlow. Découvrez leurs rôles, leurs atouts et quand utiliser chacun pour créer des applications d’IA prêtes pour la production.

Découvrez NemoClaw, la couche de sécurité d’entreprise de NVIDIA pour OpenClaw. Apprenez à déployer des agents IA sûrs et auditables grâce au sandboxing et aux contrôles de confidentialité dans ce guide d’installation complet.

Apprenez à utiliser la Perplexity Search API pour créer une extension Chrome qui vérifie les affirmations factuelles en temps réel. Inclut la mise en place du backend Node.js et un guide d’intégration API.

Créez un agent Python de réparation visuelle avec DeepSeek V4.1 Flash, l’API Responses, des captures Playwright, apply_patch, pytest, la mise en cache du contexte et le suivi des coûts.

Créez et exécutez un agent cloud avec l’API OpenAI Agents capable d’analyser des fichiers, d’exécuter du code, de vérifier les résultats et de renvoyer des artefacts finis en une seule requête.

Exécutez Motif-3 Quant optimisé sur une NVIDIA H200 avec le runtime ds4, exposez-le via une API compatible OpenAI et intégrez-le à un agent de code Pi.

Utilisez l'Antigravity CLI de Google pour orchestrer des sous-agents dynamiques qui nettoient, analysent et visualisent un jeu de données en parallèle, afin de produire un tableau de bord HTML interactif.