Soyez spécifique et descriptif
Utilisez un nom qui reflète l'objectif de l'agent
Exemples :
- ✅ Bon : "Examinateur de code Python", "Rédacteur de contenu marketing"
- ❌ Mauvais : "Agent 1", "Mon agent", "Test"

Ajoutez une description (optionnelle mais recommandée) :

Brève description de ce que fait l'agent
Aide les membres de l'équipe à comprendre quand l'utiliser
Exemple : "Examine le code Python pour les meilleures pratiques, les problèmes de sécurité et les opportunités d'optimisation"

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Étape 3 : Sélectionnez un modèle

Choisissez le modèle IA qui alimente votre agent :

Modèles disponibles :

Claude 3.5 Sonnet (Recommandé)
- ID : claude-3-5-sonnet-20241022
- Meilleur équilibre entre vitesse, qualité et coût
- Fenêtre de contexte de 200K tokens
- Excellent pour les tâches générales
Claude 3 Opus
- ID : claude-3-opus-20240229
- Modèle le plus capable
- Meilleur pour le raisonnement complexe
- Coût plus élevé, réponses plus lentes
Claude 3.5 Haiku
- ID : claude-3-5-haiku-20241022
- Plus rapide et plus rentable
- Idéal pour les tâches simples
- Fenêtre de contexte de 200K tokens

Guide de sélection du modèle :

Cas d'usage	Modèle recommandé
Examen de code, analyse	Claude 3.5 Sonnet
Rédaction de contenu	Claude 3.5 Sonnet
Q&A simple	Claude 3.5 Haiku
Recherche complexe	Claude 3 Opus
Analyse de données	Claude 3.5 Sonnet
Réponses rapides	Claude 3.5 Haiku

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Étape 4 : Configurer l'invite système

L'invite système définit la personnalité, l'expertise et le comportement de votre agent.

Cliquez sur "Modifier l'invite système" et entrez vos instructions.

Consultez Configuration des invites système ci-dessous pour des conseils détaillés.

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Étape 5 : Définir la visibilité

Choisissez qui peut accéder à cet agent :

Options :

Privé (Par défaut)
- Seul vous pouvez voir et utiliser cet agent
- Meilleur pour les expériences personnelles ou le travail sensible
Organisation
- Tous les membres de votre organisation peuvent l'utiliser
- Meilleur pour la collaboration en équipe
Public
- Quiconque ayant le lien peut le voir (lecture seule)
- L'exécution nécessite l'adhésion à l'organisation
- Meilleur pour les démonstrations ou le partage de démos

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Étape 6 : Créer l'agent

Cliquez sur "Créer l'agent" pour finaliser.

Vous serez redirigé vers la page de détail de l'agent où vous pouvez :

Tester l'agent
Afficher l'historique d'exécution
Modifier la configuration
Ajouter des outils et des plugins

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Méthode 2 : Via l'API

Requête de création d'agent :

curl -X POST "https://cc.teamday.ai/api/v1/agents" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Examinateur de code Python",
    "description": "Examine le code Python pour les meilleures pratiques et la sécurité",
    "systemPrompt": "Vous êtes un développeur Python expert avec plus de 10 ans d'expérience. Examiné le code pour :\n\n1. Meilleures pratiques et conformité PEP 8\n2. Vulnérabilités de sécurité\n3. Optimisations de performance\n4. Lisibilité et maintenabilité du code\n\nFournissez des commentaires spécifiques et actionnables avec des exemples de code.",
    "model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
    "visibility": "organization"
  }'

Réponse :

{
  "id": "char_abc123xyz",
  "name": "Examinateur de code Python",
  "description": "Examine le code Python pour les meilleures pratiques et la sécurité",
  "systemPrompt": "Vous êtes un développeur Python expert...",
  "model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
  "visibility": "organization",
  "organizationId": "org_xyz789",
  "createdAt": "2025-01-15T10:00:00Z",
  "updatedAt": "2025-01-15T10:00:00Z",
  "metadata": {}
}

Enregistrez l'ID de l'agent (char_abc123xyz) pour les appels API futurs.

Configuration des invites système

L'invite système est la partie la plus importante de la configuration de votre agent. Elle définit la personnalité, l'expertise et le comportement.

Anatomie d'une bonne invite système

1. Rôle et expertise

Vous êtes un ingénieur logiciel senior spécialisé dans Python et le développement backend avec plus de 10 ans d'expérience.

2. Responsabilités principales

Vos responsabilités principales sont :
- Examen du code pour les meilleures pratiques
- Identification des vulnérabilités de sécurité
- Suggestion d'optimisations de performance
- Assurance de la maintenabilité du code

3. Style de communication

Lors de la fourniture de commentaires :
- Soyez constructif et encourageant
- Fournissez des exemples spécifiques
- Expliquez le "pourquoi" derrière les suggestions
- Priorisez les problèmes par gravité

4. Contraintes et directives

Directives :
- Concentrez-vous sur les fonctionnalités Python 3.10+
- Suivez le guide de style PEP 8
- Priorisez la lisibilité sur la ingéniosité
- Considérez les normes de codage de l'équipe

Exemples d'invites système

Exemple 1 : Agent d'examen de code

Vous êtes un expert en examen de code ayant une connaissance approfondie des meilleures pratiques en génie logiciel, la sécurité et l'optimisation des performances.

Lors de l'examen du code :

1. **Sécurité** : Identifiez les vulnérabilités (injection SQL, XSS, problèmes d'authentification)
2. **Performance** : Repérez les algorithmes inefficaces, les boucles inutiles, les fuites mémoire
3. **Maintenabilité** : Vérifiez la clarté des noms, l'abstraction appropriée, la documentation
4. **Meilleures pratiques** : Assurez la conformité aux conventions et modèles du langage

Fournissez les commentaires dans ce format :
- 🔴 Critique : Vulnérabilités de sécurité ou problèmes critiques
- 🟡 Important : Problèmes de performance ou préoccupations de maintenabilité
- 🟢 Suggestions : Améliorations utiles

Incluez toujours des exemples de code montrant le correctif.

Exemple 2 : Agent rédacteur de contenu

Vous êtes un rédacteur de contenu professionnel spécialisé dans les articles de blog techniques et la copie marketing.

Votre style d'écriture :
- Clair et concis
- Engageant et conversationnel
- Techniquement exact mais accessible
- Optimisé pour le SEO avec une utilisation naturelle des mots-clés

Lors de la création de contenu :
1. Commencez par un crochet attrayant
2. Utilisez des paragraphes courts (2-3 phrases)
3. Incluez des exemples et analogies pertinents
4. Terminez par un appel à l'action clair

Public cible : Développeurs logiciels et décideurs techniques

Ton : Professionnel mais amical, autoritaire mais accessible

Exemple 3 : Agent analyste de données

Vous êtes un analyste de données senior ayant une expertise en analyse statistique, visualisation de données et intelligence d'affaires.

Lors de l'analyse des données :
1. Commencez par l'analyse exploratoire des données (EDA)
2. Identifiez les motifs, tendances et anomalies
3. Effectuez des tests statistiques le cas échéant
4. Créez des visualisations claires et exploitables
5. Fournissez des recommandations commerciales

Présentez les conclusions dans cette structure :
- **Résumé** : Informations clés en 2-3 phrases
- **Analyse** : Ventilation détaillée avec données de support
- **Visualisation** : Suggérez des graphiques/graphiques appropriés
- **Recommandations** : Prochaines étapes exploitables

Utilisez Python (pandas, matplotlib, seaborn) pour le travail de données.

Meilleures pratiques en matière d'invites système

Faire :

✅ Soyez spécifique sur le rôle et l'expertise de l'agent
✅ Définissez des responsabilités et priorités claires
✅ Spécifiez le format de sortie et la structure
✅ Incluez des exemples du comportement souhaité
✅ Définissez les limites et les contraintes
✅ Définissez le style de communication et le ton

Ne pas faire :

❌ Soyez trop vague ("Vous êtes utile")
❌ Incluez des instructions contradictoires
❌ Rendez les invites inutilement longues (gardez moins de 500 mots)
❌ Oubliez de spécifier le format de sortie
❌ Supposez un contexte qui n'est pas fourni

Tester et améliorer

Test initial :

Créez un agent avec votre invite
Exécutez 5-10 requêtes de test
Évaluez les réponses

Améliorer :

Identifiez les problèmes (trop verbeux, informations clés manquantes, mauvais ton)
Mettez à jour l'invite système
Testez à nouveau
Répétez jusqu'à satisfaction

Contrôle de version : Gardez un suivi des modifications d'invite :

# Version 1.0 (2025-01-15)
- Invite initiale

# Version 1.1 (2025-01-16)
- Spécification du format de sortie ajoutée
- Ton et style clarifiés

# Version 1.2 (2025-01-17)
- Réduction de la verbosité
- Ajout des niveaux de priorité pour les commentaires

Choisir le bon modèle

Comparaison des modèles

Modèle	Contexte	Vitesse	Coût	Meilleur pour
Claude 3.5 Sonnet	200K	Rapide	Moyen	Tâches générales, qualité équilibrée
Claude 3 Opus	200K	Lent	Élevé	Raisonnement complexe, tâches critiques
Claude 3.5 Haiku	200K	Le plus rapide	Faible	Tâches simples, grand volume

Quand utiliser chaque modèle

Claude 3.5 Sonnet (Par défaut - Meilleur pour la plupart des cas)

Examen et génération de code
Rédaction de contenu
Analyse de données
Support client
Automation générale

Claude 3 Opus (Premium - Tâches complexes)

Recherche et analyse avancées
Prise de décision critique
Résolution de problèmes complexes
Analyse juridique ou médicale
Contenu enjeu élevé

Claude 3.5 Haiku (Économie - Grand volume)

Q&A simple
Classification de données
Modération de contenu
Résumés rapides
Routage et triage

Changer de modèle

Vous pouvez modifier le modèle à tout moment :

Via l'interface :

Ouvrez les paramètres de l'agent
Sélectionnez la liste déroulante "Modèle"
Choisissez le nouveau modèle
Cliquez sur "Enregistrer"

Via l'API :

curl -X PATCH "https://cc.teamday.ai/api/v1/agents/char_abc123" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-3-opus-20240229"
  }'

Définir la visibilité

La visibilité contrôle qui peut accéder et utiliser votre agent.

Options de visibilité

1. Privé

Qui peut accéder : Vous uniquement
Cas d'usage : Expériences personnelles, travail sensible
Partage : Impossible de partager

2. Organisation

Qui peut accéder : Tous les membres de l'organisation
Cas d'usage : Collaboration d'équipe, missions partagées
Partage : Automatique pour les membres org

3. Public

Qui peut accéder : Quiconque ayant le lien (vue seule)
Cas d'usage : Démos, démonstration, outils publics
Partage : Partage basé sur le lien
Note : L'exécution nécessite toujours l'adhésion à l'organisation

Changer la visibilité

Via l'interface :

Ouvrez les paramètres de l'agent
Sélectionnez la liste déroulante "Visibilité"
Choisissez le nouveau niveau
Cliquez sur "Enregistrer"

Via l'API :

curl -X PATCH "https://cc.teamday.ai/api/v1/agents/char_abc123" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "visibility": "organization"
  }'

Tester votre agent

Tests interactifs

Via l'interface - Interface de chat :

Naviguer vers la page de détail de l'agent
Cliquez sur l'onglet "Chat"
Entrez un message de test
Examinez la réponse

Scénarios de test :

Scénario 1 : Capacité de base

Message : "Bonjour ! À quoi êtes-vous conçu pour faire ?"
Attendu : L'agent décrit son rôle et ses capacités

Scénario 2 : Tâche spécifique

Message : "Examinez cette fonction Python : [collez le code]"
Attendu : Examen détaillé du code avec commentaires spécifiques

Scénario 3 : Cas limite

Message : "Pouvez-vous m'aider avec JavaScript ?"
Attendu : L'agent aide soit ou explique qu'il est spécialisé en Python

Screenshot

Tests API

Exécuter l'agent :

curl -X POST "https://cc.teamday.ai/api/v1/agents/char_abc123/execute" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "message": "Examinez ce code : def get_user(id): return db.query(\"SELECT * FROM users WHERE id=\" + id)"
  }'

Réponse :

{
  "executionId": "exec_xyz789",
  "message": "🔴 **Problème de sécurité critique** : Vulnérabilité d'injection SQL\n\nVotre code est vulnérable aux attaques par injection SQL...\n\n**Correctif :**\n```python\ndef get_user(id):\n    return db.query(\"SELECT * FROM users WHERE id=?\", (id,))\n```",
  "status": "completed",
  "usage": {
    "inputTokens": 156,
    "outputTokens": 234
  }
}

Critères d'évaluation

Liste de contrôle qualité :

✅ Les réponses sont exactes et pertinentes
✅ Le ton correspond à l'invite système
✅ Le format de sortie est cohérent
✅ L'agent reste dans son rôle défini
✅ Gère les cas limites correctement

Configuration avancée

Ajouter des métadonnées

Stocker les informations supplémentaires avec votre agent :

curl -X PATCH "https://cc.teamday.ai/api/v1/agents/char_abc123" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "metadata": {
      "version": "1.2",
      "author": "engineering-team",
      "lastReviewed": "2025-01-15",
      "tags": ["code-review", "python", "security"]
    }
  }'

Température et échantillonnage

Contrôler la probabilité de réponse (à venir) :

{
  "model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
  "temperature": 0.7,
  "topP": 0.9,
  "maxTokens": 2000
}

Température :

0.0 - Déterministe, concentré
0.7 - Équilibré (par défaut)
1.0 - Créatif, varié

Instructions personnalisées

Ajouter des instructions spécifiques au contexte :

{
  "customInstructions": {
    "codeReview": "Concentrez-vous sur la sécurité et la performance",
    "outputFormat": "markdown avec des blocs de code",
    "prioritization": "problèmes critiques en premier"
  }
}

Meilleures pratiques

1. Commencez simple, améliorez

Agent initial :

Vous êtes un examinateur de code. Examinez le code pour les bugs et les meilleures pratiques.

Après les tests :

Vous êtes un expert en examen de code Python spécialisé dans la sécurité et la performance.

Lors de l'examen du code :
1. Vérifiez les vulnérabilités de sécurité (injection SQL, XSS, etc.)
2. Identifiez les goulots d'étranglement de performance
3. Assurez la conformité PEP 8
4. Vérifiez la gestion appropriée des erreurs

Fournissez les commentaires avec :
- Gravité du problème (🔴 Critique, 🟡 Important, 🟢 Suggestion)
- Localisation spécifique dans le code
- Exemple de code corrigé
- Explication brève

2. Utilisez des noms descriptifs

Bons noms :

✅ "Auditeur de sécurité Python"
✅ "Rédacteur de blog marketing"
✅ "Trieur de support client"

Mauvais noms :

❌ "Agent 1"
❌ "Assistant général"
❌ "Test Bot"

3. Documentez vos agents

Ajouter des descriptions et des métadonnées :

{
  "name": "Examinateur de code Python",
  "description": "Examen automatisé du code se concentrant sur la sécurité, la performance et les meilleures pratiques des bases de code Python 3.10+",
  "metadata": {
    "purpose": "code-review",
    "languages": ["python"],
    "focusAreas": ["security", "performance", "style"],
    "team": "engineering",
    "version": "2.0"
  }
}

4. Testez complètement

Matrice de test :

Type de test	Exemple
Chemin heureux	Entrée normale, attendue
Cas limites	Entrée vide, très longue entrée
Entrée invalide	Format incorrect, données manquantes
Cas limite	Longueur max, caractères spéciaux

5. Contrôle de version

Suivre les modifications de vos agents :

# Journal d'évolution des agents

## v1.0 (2025-01-10)
- Création initiale
- Capacités d'examen de code de base

## v1.1 (2025-01-12)
- Focus de sécurité ajouté
- Format de sortie amélioré

## v1.2 (2025-01-15)
- Niveaux de gravité ajoutés
- Exemples de code inclus dans les commentaires
- Optimisé pour Python 3.10+

6. Surveiller les performances

Suivre les métriques clés :

Temps de réponse moyen
Utilisation des tokens par exécution
Évaluations de satisfaction des utilisateurs
Modèles d'échec courants

7. Créer des agents spécialisés

Au lieu d'un agent général, créez des agents spécialisés :

Au lieu de :

❌ "Assistant polyvalent"

Créer :

✅ "Examinateur de code" (pour les tâches de code)
✅ "Rédacteur de contenu" (pour les tâches de contenu)
✅ "Analyste de données" (pour les tâches de données)

Avantages :

Meilleures performances sur des tâches spécifiques
Invites système plus claires
Plus facile à maintenir et à améliorer

Dépannage

L'agent ne répond pas comme prévu

Problème : L'agent donne des réponses génériques

Solutions :

Rendre l'invite système plus spécifique
Ajouter des exemples concrets de la sortie souhaitée
Tester avec différentes formulations
Envisager de passer à un modèle plus capable

Les réponses sont trop verbeux

Problème : L'agent écrit trop de texte

Solution : Ajouter à l'invite système :

Conservez les réponses concises (moins de 200 mots sauf si plus de détails sont demandés).
Utilisez des listes à puces pour les listes.

L'agent sort de son rôle

Problème : L'agent ne reste pas dans le rôle défini

Solution : Ajouter des limites claires à l'invite système :

IMPORTANT : Vous SEULES examinez le code Python. Si on vous pose des questions sur d'autres sujets, redirigez poliment : "Je suis spécialisé dans l'examen du code Python. Pour d'autres sujets, veuillez consulter un agent différent."

Format de sortie incohérent

Problème : Les réponses de l'agent varient en structure

Solution : Spécifiez le format exact dans l'invite système :

Structurez toujours votre réponse comme :

## Résumé
[Vue d'ensemble 1-2 phrases]

## Problèmes trouvés
[Liste avec marqueurs de gravité]

## Recommandations
[Éléments d'action spécifiques]

Utilisation élevée des tokens

Problème : Les exécutions utilisent trop de tokens

Solutions :

Optimiser l'invite système (supprimer le texte inutile)
Définir une limite max tokens
Passer à un modèle plus efficace (Haiku)
Diviser les tâches complexes en étapes plus petites

Prochaines étapes

Maintenant que vous avez créé votre premier agent, explorez :

1. Configurez un espace de travail

Créez un espace pour que votre agent travaille avec des fichiers
Guide : Configuration d'espace

2. Activer l'intégration Git

Permettre à votre agent de travailler avec des référentiels
Guide : Intégration Git

3. Installez les plugins MCP

Ajouter des outils et des intégrations pour étendre les capacités
Guide : Plugins MCP

4. Créer des sous-agents

Construire des agents spécialisés qui travaillent ensemble
Guide : [Délégation d'agent

5. Planifiez des tâches automatisées

Configurer les missions récurrentes
Guide : Automation

Ressources d'apprentissage

Référence API - Docs d'API d'agent complets
Invites et instructions - Ingénierie d'invite avancée

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