Formation Création d'Agents IA avec N8n

Leçon 1 • Configuration de votre environnement de développement

Guide les étudiants à travers la création de compte, la gestion des clés API et la configuration de l'environnement. Produit un espace de travail prêt pour que les exercices pratiques puissent commencer immédiatement.

Leçon 2 • Que sont les agents IA

Définit les agents IA, leurs composants, et comment ils raisonnent et agissent de manière autonome. Ancre l'ensemble du cours en distinguant les agents de simples scripts ou robots basés sur des règles.

Leçon 3 • Concepts et terminologie de base de N8n

Couvre les flux de travail, les déclencheurs, les nœuds et le flux de données dans N8n. Garantit que les étudiants partagent un vocabulaire commun utilisé dans tous les chapitres suivants.

Leçon 1 • Connexion des fournisseurs de LLM à N8n

Couvre la configuration des identifiants et l'intégration API pour les principaux fournisseurs de LLM. Établit la couche de connexion dont dépendent tous les flux de travail d'agents IA.

Leçon 2 • Gestion des erreurs pour les nœuds LLM

Aborde les limites de débit, les dépassements de jetons et les réponses malformées des API LLM. Construit des flux de travail résilients qui se rétablissent gracieusement des défaillances du fournisseur.

Leçon 3 • Fondamentaux du prompting

Enseigne la conception structurée de prompts, l'attribution de rôles et la clarté des instructions. Améliore directement la qualité et la cohérence des sorties LLM utilisées dans les flux de travail d'agents.

Leçon 1 • Anatomie du nœud Agent IA de N8n

Décompose chaque champ de configuration du nœud Agent IA et de ses sous-nœuds. Donne aux étudiants un contrôle précis sur le comportement de l'agent avant d'ajouter de la complexité.

Leçon 2 • Test et débogage des flux de travail d'agents

Présente l'inspection d'exécution, les données d'épingle et les techniques de débogage pas à pas. Garantit que les étudiants peuvent identifier et résoudre les problèmes avant de déployer un agent.

Leçon 3 • Déclenchement des agents à partir de sources multiples

Montre comment activer les agents via des webhooks, des plannings, des discussions et des déclencheurs de formulaire. Élargit l'éventail des scénarios réels que les étudiants peuvent automatiser.

Leçon 1 • Connexion d'API externes en tant qu'outils

Démontre l'encapsulation de requêtes HTTP et de nœuds de services tiers en tant qu'outils d'agent. Déverrouille tout service externe en tant que capacité d'agent via le nœud HTTP de N8n.

Leçon 2 • Outils N8n intégrés pour les agents

Couvre les nœuds d'outils natifs de N8n, y compris la recherche web, la calculatrice et l'exécution de code. Fournit des capacités prêtes à l'emploi que les étudiants peuvent attacher sans codage personnalisé.

Leçon 3 • Gestion des sorties d'outils et enchaînement

Couvre la manière dont les agents traitent les résultats des outils et décident des actions de suivi. Permet un raisonnement en plusieurs étapes où la sortie d'un outil alimente la décision suivante.

Leçon 4 • Compréhension du modèle d'utilisation des outils

Explique comment les agents décident quand et comment invoquer des outils pendant le raisonnement. Établit le modèle mental nécessaire avant de câbler un outil spécifique.

Leçon 1 • Mémoire à long terme avec des magasins vectoriels

Couvre la génération d'embeddings, la configuration du magasin vectoriel et la mémoire augmentée par récupération. Permet aux agents de rappeler des informations de sessions passées ou de grandes bases de connaissances.

Leçon 2 • Configuration de la mémoire conversationnelle à court terme

Parcourt l'attachement et le réglage des nœuds de mémoire tampon et fenêtre à un agent. Permet aux agents de maintenir des conversations cohérentes sur plusieurs tours au sein d'une session.

Leçon 3 • Optimisation de la fenêtre de contexte

Enseigne la budgétisation des jetons, l'élagage du contexte et la synthèse pour rester dans les limites des LLM. Empêche les erreurs de débordement de contexte qui dégradent silencieusement les performances de l'agent.

Leçon 1 • Récupération et génération de réponses

Construit le flux de travail au moment de la requête qui récupère les passages pertinents et les transmet au LLM. Complète la boucle RAG et connecte la sortie de la récupération aux réponses de l'agent.

Leçon 2 • Ingestion et segmentation des documents

Couvre le chargement de PDF, de pages web et de fichiers structurés dans N8n pour traitement. Prépare le contenu brut pour l'embedding en appliquant des stratégies de segmentation appropriées.

Leçon 3 • Embedding et indexation de documents

Démontre la génération d'embeddings et leur insertion dans un magasin vectoriel via N8n. Crée l'index consultable que l'étape de récupération interroge à l'exécution.

Leçon 4 • Évaluation et amélioration de la qualité RAG

Présente les métriques de fidélité, de pertinence et de rappel pour évaluer les pipelines RAG. Guide l'amélioration itérative des stratégies de segmentation, de récupération et de prompt.

Leçon 1 • Communication inter-agents dans N8n

Montre comment les agents s'envoient des messages en utilisant des appels de flux de travail, des webhooks et des magasins de données partagés. Permet une coordination fiable sans couplage fort entre les agents.

Leçon 2 • Construction d'un agent orchestrateur

Construit un agent central qui décompose les tâches et délègue aux sous-agents. Montre comment l'orchestrateur gère l'état et collecte les résultats des sous-agents.

Leçon 3 • Conception de sous-agents spécialisés

Couvre la construction d'agents ciblés avec des périmètres étroits et des interfaces bien définies. Garantit que chaque sous-agent est testable indépendamment et réutilisable entre les flux de travail.

Leçon 4 • Modèles de conception multi-agents

Passe en revue les architectures d'orchestrateur-travailleur, pair-à-pair et hiérarchique. Équipe les étudiants pour choisir le bon modèle avant d'écrire un seul nœud.

Leçon 1 • Amélioration continue et versionnage

Établit le versionnage des flux de travail, les procédures de restauration et les cycles d'amélioration itérative. Maintient la fiabilité des agents de production tout en permettant des améliorations continues.

Leçon 2 • Optimisation des performances et passage à l'échelle

Enseigne le mode file d'attente, le passage à l'échelle des workers et le réglage de la concurrence d'exécution dans N8n. Garantit que les agents gèrent des charges de travail volumineuses sans dégradation ni dépassement de délai.

Leçon 3 • Sécurité et contrôle d'accès

Aborde le chiffrement des identifiants, le contrôle d'accès basé sur les rôles et l'authentification des webhooks. Protège les données sensibles et empêche l'exécution non autorisée d'agents en production.

Leçon 4 • Stratégies de déploiement en production

Couvre les options de déploiement auto-hébergé, cloud et conteneurisé pour les agents N8n. Aide les étudiants à sélectionner le modèle de déploiement qui correspond à leur infrastructure et à leur budget.