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Plan du cours

Introduction à l'agent Hermes

  • Qu'est-ce que l'agent Hermes 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 de l'agent Hermes en local
  • 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 avec 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 scripting bash
  • Génération d'images et analyse visuelle
  • Capacités de synthèse vocale (text-to-speech)

Mémoire persistante

  • Mémoire inter-session avec rappel via FTS5
  • Résumés LLM pour le contexte à long terme
  • Recherche et récupération de la mémoire

Le système de compétences (Skills)

  • Qu'est-ce qu'une compétence et comment elles sont créées
  • Persistance des compétences entre les sessions
  • Compétences communautaires et agentskills.io

Intégration MCP

  • Connexion aux serveurs MCP
  • Extension programmatique des capacités des outils

Automatisations planifiées

  • Planificateur cron intégré
  • Configuration de tâches et rapports récurrents
  • Livraison multi-plateforme des résultats d'automatisation

Cas d'utilisation : automatisation pour les développeurs

  • Exécution autonome de commandes terminal
  • Création de sous-agents isolés
  • Pistes de travail 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 $
  • Modes de déploiement serverless
  • Surveillance de la santé et des journaux de l'agent

Dépannage

  • Problèmes d'installation courants
  • Débogage des échecs d'outils
  • Tuning de la mémoire et des performances

Résumé et prochaines étapes

  • Revues des fonctionnalités clés
  • Ressources pour l'apprentissage continu
  • Passage aux sujets avancés sur Hermes

Pré requis

  • Connaissance de base des terminaux en ligne de commande et des commandes Linux
  • Compréhension des workflows de développement logiciel
  • Connaissances générales sur l'IA et les grands modèles de langage (LLM)

Public cible

  • Développeurs souhaitant intégrer des agents d'IA dans leur workflow
  • Ingénieurs DevOps explorant l'automatisation autonome
  • Chefs de技术 team (responsables techniques) évaluant les plateformes d'agents d'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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