Formation – Développement d’agents IA – Go

Développement d’agents IA pour les développeurs Go

Développer des agents IA de qualité professionnelle : architectures, tool use, SDK d’agents, LangGraph, mémoire, évaluations et déploiement.

Durée
6 heures, une session
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Développement d’agents IA pour les développeurs Go » s’adresse notamment aux profils suivants : Développeurs Go en équipes back-end et plateforme, Développeurs d’outils cloud native, d’opérateurs et de CLI et Ingénieurs SRE qui maintiennent leur propre code Go. Elle montre pas à pas comment utiliser Développement d’agents IA de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Go – des bases aux workflows avancés.

Les agents IA vont bien au-delà des chatbots classiques : ils décomposent les tâches, appellent des outils et des API, analysent les résultats et itèrent jusqu’à atteindre leur objectif. Cette formation compacte vous apprend à concevoir de tels systèmes pour qu’ils fonctionnent de manière fiable, traçable et sûre en entreprise. Vous comparez les modèles d’architecture, du workflow simple à la boucle agentique jusqu’aux systèmes multi-agents, et les mettez en pratique avec le Claude Agent SDK, l’OpenAI Agents SDK et LangGraph.

L’objectif n’est pas la démo rapide, mais le passage en production. Vous concevez avec soin les interfaces d’outils et le contexte, connectez des outils via le Model Context Protocol, structurez mémoire à court et à long terme et mettez en place des évaluations qui révèlent tôt les régressions. S’y ajoutent les garde-fous contre l’injection de prompt et les actions indésirables, la validation humaine, le traçage, la maîtrise des coûts et le déploiement. Vous saurez ensuite quand un agent se justifie, quand un workflow déterministe suffit et quel framework convient à votre projet.

Go est le langage de nombreux outils cloud native, microservices, CLI et composants d’infrastructure. Sa force tient à sa simplicité, à sa compilation rapide et à sa concurrence native, mais goroutines, channels, gestion du contexte et traitement des erreurs exigent de la rigueur. Les assistants et agents de codage IA s’accordent particulièrement bien avec Go : le compilateur, go vet et le race detector fournissent un retour rapide et sans ambiguïté sur lequel un agent peut itérer. Tâches typiques : tests pilotés par tables, handlers gRPC et HTTP générés à partir de spécifications, détection de race conditions ou de fuites de goroutines, refactorings vers des interfaces nettes. Vous apprendrez à obtenir de l’IA du Go idiomatique et à le vérifier avec l’outillage natif.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Développeurs Go en équipes back-end et plateforme
  • Développeurs d’outils cloud native, d’opérateurs et de CLI
  • Ingénieurs SRE qui maintiennent leur propre code Go
  • Architectes logiciels de microservices hautes performances

Les défis concrets que nous traitons

  • Des bugs de concurrence subtils : race conditions, interblocages, fuites de goroutines
  • Du code répétitif dans la gestion des erreurs, les handlers et les tests
  • Des structures de projet et des découpages d’interfaces hétérogènes dans des bases de code en croissance
  • Une analyse délicate des allocations mémoire et des latences

Objectifs pédagogiques

  • Vous choisissez le bon patron pour chaque tâche, du workflow fixe à l’agent autonome.
  • Vous concevez outils et contexte pour que vos agents travaillent de façon fiable et économique.
  • Vous implémentez des agents avec le Claude Agent SDK, l’OpenAI Agents SDK ou LangGraph.
  • Vous mettez en place évaluations et traçage pour mesurer la qualité et détecter les régressions.
  • Faire produire par des agents IA du code Go, des tests et des services idiomatiques, conformes aux conventions du langage.
  • Utiliser l’IA de façon ciblée pour analyser les problèmes de concurrence et de performance.
  • Sécuriser le code généré grâce au compilateur, à go vet, au race detector, au linting et aux benchmarks.

Programme

Module 1 Architectures d’agents et patrons de conception
  • Workflows ou agents : chaînage de prompts, routage, parallélisation, orchestrateur-exécutants
  • La boucle agentique : planifier, agir, observer, ajuster
  • Systèmes multi-agents, sous-agents et passages de relais entre agents
  • Critères de choix du modèle, du framework et du niveau d’autonomie
Module 2 Tool use et ingénierie du contexte
  • Function calling et sorties structurées avec JSON Schema
  • Bien concevoir ses outils : granularité, nommage, messages d’erreur, idempotence
  • Connecter et réutiliser des outils via des serveurs MCP
  • Gérer la fenêtre de contexte : résumé, compaction, retrieval et prompt caching
Module 3 Les frameworks en pratique
  • Claude Agent SDK : boucle agentique, outils, sous-agents, permissions et hooks
  • OpenAI Agents SDK : agents, handoffs, garde-fous et traçage
  • LangGraph : graphes à état, checkpointing et validation humaine
  • Comparaison sur une même tâche et critères de choix d’un framework
Module 4 Mémoire, évaluations et observabilité
  • Mémoire à court et long terme, stratégies de stockage et d’oubli
  • Jeux d’évaluation, LLM-as-a-judge et mesure du succès par tâche
  • Traçage des appels d’outils, de la consommation de tokens et des latences
  • Tests de non-régression lors de changements de prompts, de modèles ou d’outils
Module 5 Garde-fous, sécurité et déploiement
  • Se protéger contre l’injection de prompt, la fuite de données et les outils trop privilégiés
  • Contrôles des entrées et sorties, étapes de validation et sandboxing
  • Déploiement en service, exécution asynchrone, reprises et plafonds de coûts
  • Gouvernance, journalisation et exigences du RGPD et de l’AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Go
  • Écrire des tests pilotés par tables
  • Implémenter des services gRPC et HTTP
  • Traquer les bugs de concurrence
  • Refactorings idiomatiques
  • Profiler les performances
  • Construire des CLI et outils
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • L’outillage Go s’exécute souvent au cœur de l’infrastructure : excluez strictement kubeconfigs, jetons et certificats du contexte des assistants IA. Vérifiez la provenance, la licence et les vulnérabilités connues des nouveaux modules, par exemple avec govulncheck, et consignez les dépendances dans une SBOM, comme l’exige le Cyber Resilience Act pour les produits comportant des éléments numériques.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Écrire des tests pilotés par tables

L’agent génère des tests table-driven idiomatiques avec sous-tests, helpers et fakes d’interfaces, lance go test avec le race detector et ajoute les cas limites manquants jusqu’à atteindre la couverture souhaitée.

Implémenter des services gRPC et HTTP

Les définitions Protobuf ou spécifications OpenAPI donnent des handlers, des middlewares de journalisation et d’authentification, une propagation du contexte avec délais d’expiration et des retours d’erreur propres.

Traquer les bugs de concurrence

L’IA analyse les rapports du race detector, les dumps de goroutines et le code à base de channels ou de mutex, explique l’origine des interblocages ou des fuites et propose des corrections avec errgroup ou l’annulation de contexte.

Refactorings idiomatiques

Les paquets trop gros sont démêlés, de petites interfaces côté consommateur introduites, les erreurs enveloppées et testées avec errors.Is, et le code aligné sur les règles de golangci-lint.

Profiler les performances

Les profils pprof et résultats de benchmarks sont interprétés, les points chauds et allocations superflues identifiés, et chaque optimisation justifiée par des benchmarks avant et après.

Construire des CLI et outils

L’assistant crée des outils en ligne de commande avec Cobra ou la bibliothèque standard, incluant configuration, journalisation structurée, compilation croisée et automatisation des releases. Tests et aide en ligne sont inclus.

Projets pratiques possibles

Agrégateur de health checks

Un service Go qui interroge en parallèle les endpoints de santé de nombreux services, consolide les résultats et les expose en JSON et sous forme de métriques Prometheus.

CLI d’expédition de logs

Un outil léger qui suit des fichiers de logs, filtre les entrées et les envoie par lots vers un endpoint HTTP, avec backoff et arrêt propre.

Rapport de ressources Kubernetes

Une CLI basée sur client-go qui lit les requests et limits de tous les déploiements et présente les anomalies dans un tableau clair.

Prérequis

De solides compétences en Python ou en TypeScript, une expérience des API REST et une première pratique des API de LLM ou des assistants IA. Une expérience pratique de Go, y compris goroutines, interfaces et modules, ainsi que des bases en Git et en conteneurs.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec Python ou Node.js, Git et un éditeur de code, ainsi qu’un accès API à au moins un fournisseur de LLM, par exemple Anthropic ou OpenAI. Des identifiants pour les exercices peuvent être fournis si nécessaire.

Protection des données & conformité

L’outillage Go s’exécute souvent au cœur de l’infrastructure : excluez strictement kubeconfigs, jetons et certificats du contexte des assistants IA. Vérifiez la provenance, la licence et les vulnérabilités connues des nouveaux modules, par exemple avec govulncheck, et consignez les dépendances dans une SBOM, comme l’exige le Cyber Resilience Act pour les produits comportant des éléments numériques.

Dates & sites

Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Votre date souhaitée reste toujours possible.

  • Munich lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Salzbourg lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Berlin mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Augsbourg jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • Hanovre lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Brême jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • Stuttgart mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Kaiserslautern ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
  • En ligne lun. 14 décembre 2026 6 h Demander

Questions fréquentes

Quel framework d’agents choisir ?

Tout dépend de votre stratégie de modèles, du niveau de contrôle souhaité et des compétences de l’équipe. Les SDK des éditeurs offrent un démarrage léger avec des fonctions bien intégrées, tandis que LangGraph donne un contrôle plus fin sur l’état et les enchaînements. Pendant la formation, vous résolvez la même tâche avec plusieurs frameworks et en tirez des critères de choix concrets.

Comment empêcher un agent d’exécuter des actions erronées ou dangereuses ?

En combinant plusieurs niveaux de protection : outils au périmètre restreint et aux droits minimaux, validation des entrées et sorties, étapes d’approbation pour les actions critiques, sandboxing et évaluation continue. L’injection de prompt via des contenus externes est traitée comme un risque bien réel. Vous appliquez ces mesures directement à votre propre agent.

Toute automatisation nécessite-t-elle un agent ?

Non. De nombreuses tâches se traitent de façon plus fiable, moins coûteuse et plus transparente avec un workflow fixe de quelques appels au LLM. Un agent se justifie lorsque le chemin de résolution ne peut pas être planifié à l’avance et que le système doit s’adapter aux résultats intermédiaires. Nous travaillons précisément cet arbitrage sur des exemples concrets.

L’IA écrit-elle vraiment du Go idiomatique ?

Oui, avec un bon contexte. Sans consignes, les modèles reprennent parfois des habitudes d’autres langages, comme des interfaces trop larges ou une abstraction excessive. Pendant la formation, vous formalisez vos conventions Go, votre configuration de linter et des exemples de code pour que l’assistant privilégie des solutions simples, puis vous vérifiez le résultat avec golangci-lint.

L’IA détecte-t-elle les race conditions de manière fiable ?

L’IA est un excellent outil d’analyse, mais elle ne remplace pas le race detector. C’est la combinaison des deux qui fonctionne : l’agent exécute les tests avec le race detector, interprète les rapports et propose des correctifs. Vous apprendrez à mettre en place cette boucle et à évaluer d’un œil critique les modifications de synchronisation suggérées.

Combien coûte la formation « Développement d’agents IA pour les développeurs Go » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 6 heures de formation en direct avec un formateur, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et revenons vers vous sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

La formation peut-elle être adaptée à notre équipe ?

Oui. Les formations sur mesure coûtent environ 4 500 € de plus, selon le sujet et après accord. Nous définissons ensemble au préalable les contenus, exemples et exercices.

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