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Plan du cours

Introduction à l'agent Hermes

  • Qu'est-ce que l'agent Hermes et comment il diffère des copilotes d'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 locale de l'agent Hermes
  • 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
  • Mise en place 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
  • Fonctionnalités de synthèse vocale (Text-to-Speech)

Mémoire persistante

  • Mémoire inter-sessions avec rappel via FTS5
  • Résumé par LLM pour la conservation du contexte à long terme
  • Recherche et récupération de la mémoire

Le système de compétences

  • Qu'est-ce que les compétences et comment elles sont créées
  • Persistance des compétences entre les sessions
  • Compétités communautaires et agentskills.io

Intégration MCP

  • Connexion aux serveurs MCP
  • Extension des capacités des outils de manière programmée

Automatisations planifiées

  • Planificateur cron intégré
  • Mise en place de tâches récurrentes et rapports
  • Livraison transversale des résultats d'automatisation sur plusieurs plateformes

Cas d'utilisation pour l'automatisation du développement

  • 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 modifications
  • Confidentialité des données sur une infrastructure auto-hébergée
  • Isolation de l'environnement

Déploiement en production

  • Exécution sur un VPS à 5 $/mois
  • Architectures de déploiement serverless
  • Suivi de la santé de l'agent et des journaux

Dépannage

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

Résumé et prochaines étapes

  • Recapitulatif des capacités clés
  • Ressources pour poursuivre l'apprentissage
  • Transition vers les sujets avancés d'Hermes

Pré requis

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

Audience cible

  • Développeurs logiciels souhaitant intégrer des agents IA dans leur workflow
  • Ingénieurs DevOps explorant les outils autonomes
  • Chefs d'équipe technique évaluant les plateformes d'agents IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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