Architecturer des agents IA en .NET
Du prompt à la production : concevoir, fiabiliser et déployer des agents autonomes avec .NET, Microsoft Agent Framework et Azure AI Foundry
👤 Architectes .NET · Tech leads · Devs senior
🎯 Ce que vous allez apprendre
📋 Sommaire détaillé
Introduction — L'agent n'est pas une fonction magique
Pourquoi l'architecture prime sur le modèle, et comment lire ce guide
Chapitre 1 — Du prompt à l'agent
Les niveaux d'autonomie, le vocabulaire, et la première question : avez-vous besoin d'un agent ?
Chapitre 2 — La stack .NET pour agents IA
Microsoft.Extensions.AI, Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework, MCP, Azure AI Foundry — quoi choisir, quand
Chapitre 3 — Patterns d'architecture
Single-agent, orchestrator-worker, planner-executor, topologies multi-agents — le bon pattern au bon problème
Chapitre 4 — Sorties typées et validation
Function calling, structured outputs, contrats C# et garde-fous qui rendent un agent fiable
Chapitre 5 — Mémoire et contexte
RAG, vector stores (Qdrant), budget de contexte et mémoire long terme en .NET
Chapitre 6 — Observabilité, coûts et fiabilité
Tracing OpenTelemetry, métriques, routage multi-LLM et maîtrise du coût en production
Chapitre 7 — Mise en production
Sécurité, moindre privilège, déploiement Azure, CI/CD et résilience
Conclusion — La checklist de l'agent .NET prod-ready
Le récapitulatif d'architecture et la trajectoire du prototype au système fiable
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- 📋 La checklist d'architecture « agent .NET prod-ready » (PDF imprimable)
- 🔧 Templates de prompts et de contrats d'agents
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