Prenez contact avec nous
 Durée 21 heures

Plan du cours

Introduction à X402 et à l'IA décentralisée

  • Aperçu du protocole X402 de Coinbase
  • Motivation : des agents IA sécurisés avec une identité on-chain
  • Architecture et composants clés

Configuration de l'environnement de développement

  • Installation du SDK X402 et des dépendances
  • Configuration des portefeuilles et des couches d'identité
  • Intégration de Node.js et de Python pour les flux de travail multilingues

Comprendre le protocole X402

  • Principes fondamentaux des interactions agent-portefeuille
  • Signature, vérification et confidentialité des données
  • Modèles de communication sécurisée et d'autorisation

Intégration de modèles d'IA dans les applications X402

  • Connexion à OpenAI, DeepSeek, Qwen et Mistral Small
  • Gestion de l'inférence des modèles et de l'utilisation des jetons
  • Création d'agents IA autonomes et conscients des portefeuilles

Mise en œuvre de contrats intelligents pour l'interaction avec l'IA

  • Définition des permissions de l'agent en Solidity
  • Gestion des transactions blockchain pilotées par des LLM
  • Tests et débogage du comportement des IA décentralisées

Sécurité, conformité et souveraineté des données

  • Considérations réglementaires concernant l'IA et les cryptomonnaies
  • Propriété des données et calcul préservant la confidentialité
  • Audit et sécurisation des interactions des agents

Architectures avancées et intégration entreprise

  • Intégration de X402 avec les systèmes d'identité d'entreprise
  • Conception d'infrastructures multi-agents évolutives
  • Études de cas : paiements, analyses et automatisation pilotés par l'IA

Déploiement et exploitation

  • Exécution d'agents IA décentralisés en production
  • Surveillance et maintenance des systèmes basés sur X402
  • Optimisation des performances et des coûts

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des fondamentaux de la blockchain
  • Expérience en intégration d'API et en développement de contrats intelligents
  • Connaissances de base des grands modèles de langage (LLM) et du prompt engineering

Public cible

  • Ingénieurs logiciels développant des applications blockchain intégrant l'IA
  • Architectes d'entreprise explorant les architectures IA décentralisées
  • Chefs d'équipe d'ingénierie concevant des agents IA sécurisés et conformes à l'aide de systèmes on-chain

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (1)

Cours à venir

Catégories Similaires