Formation OpenAI Agent Builder en 1:1.Tu conçois et déploies tes agents IA.
Un expert OpenAI Agent Builder ouvre ton cas d'usage avec toi et construit ce qui compte : un workflow d'agent visuel sur le canvas, des tools et des guardrails, la connexion à tes data et MCP, puis le déploiement via ChatKit ou l'API. On part de ton vrai cas, pas de théorie.
★★★★★ 4,7/5 · +300 pros formés · Activateur France Num
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Freepik SpacesOn livre des agents OpenAI pour de vrais clients, pas juste en théorie.
La plupart des formations Agent Builder sont des tutos enregistrés par des gens qui ont ouvert l'outil la veille. Chez Hack'celeration, c'est l'inverse : concevoir des workflows sur le canvas, brancher des tools et des guardrails, connecter des serveurs MCP, déployer via ChatKit et l'API, c'est notre quotidien d'agence. Tout ce qu'on t'enseigne, on le pratique sur des agents en prod. On connaît les pièges (l'agent sans guardrail qui déraille, le MCP mal scopé, la boucle qui fait exploser la facture de tokens) parce qu'on les a déjà résolus.
- On livre des agents OpenAI pour de vrais clients chaque semaine, pas juste en théorie
- Format 1:1 : le formateur s'adapte à ton niveau, du no-code au dev confirmé
- On te dit quand Agent Builder n'est pas le bon choix (parfois du code direct ou un simple prompt suffit)
- On part de ton vrai cas d'usage et de ton stack, pas d'un exemple bidon
Quatre piliers pour que ton agent passe du canvas à la prod.
Agent Builder mal pris en main, c'est un workflow qui ne fait que parler, sans tools ni garde-fous, jamais déployé. La plupart des galères viennent de la conception et de l'intégration, pas de l'outil. On reprend ton vrai cas d'usage et on déroule les quatre piliers ensemble.
- Workflow visuel
Conçois ton premier agent sur le canvas, sans tout coder
Agent Builder est l'éditeur visuel d'OpenAI (sorti dans AgentKit fin 2025) : tu poses des nodes sur un canvas et tu relies les étapes au lieu d'écrire toute l'orchestration à la main. On part d'un de tes vrais cas (tri de tickets, qualification de leads, assistant interne) et on construit un workflow d'agent qui tourne de bout en bout, pas une démo bidon.
Concevoir mon agent - Tools, guardrails et logique
Donne-lui des outils, et des garde-fous
Un agent qui ne fait que parler ne sert à rien. On lui branche des tools (function calling, recherche, code), on ajoute la logique de routage et les conditions entre nodes, et surtout on pose des guardrails : filtrer le hors-sujet, bloquer les données sensibles (PII), valider les sorties. Tu sais exactement ce que ton agent a le droit de faire, et ce qu'il ne fera jamais.
Voir tools et guardrails - Connexion à tes data
Branche-le sur ton stack, tes fichiers, tes API, MCP
Un agent utile a accès à tes vraies données. On connecte tes fichiers et bases de connaissances (file search, retrieval), tes API internes, et tes serveurs MCP (Model Context Protocol) pour qu'il lise et agisse dans tes outils : CRM, base, docs. On câble ça proprement, avec les bons scopes, pour qu'il réponde sur ton contexte réel et pas en mode générique.
Voir la connexion data - Test, déploiement, intégration
Teste, déploie et intègre dans ton produit
Construire l'agent ne suffit pas : il faut qu'il vive en prod. On le teste (evals, cas limites, hallucinations), on le déploie, puis on l'intègre via ChatKit pour le mettre en chat dans ton produit, ou via l'API dans ton back-end et tes automatisations Make et n8n. On versionne pour itérer sans casser, et tu repars avec un agent branché là où tes utilisateurs sont.
Planifier le déploiement
Découvre nos formateurs, repars avec un plan.
Laisse ton email. On revient vers toi pour te mettre en relation avec un formateur certifié Hack'celeration : on regarde ton cas d'usage, on repère l'agent qu'Agent Builder peut te faire construire, et on te dit par quoi commencer. Sans engagement, même si tu ne suis pas la formation.
- Diagnostic de ton cas d'usage et de l'agent à construire
- Les premières étapes du workflow, par ordre de priorité
- Le bon format 1:1 selon ton niveau et ton stack
- Un avis honnête : Agent Builder ou du code selon ton cas
Ton accompagnement OpenAI Agent Builder, étape par étape.
Cinq étapes, sans skip. Chacune sur ton vrai cas d'usage, avec un livrable clair. Dès la première session, on cadre l'agent à construire. À la fin, tu construis et fais évoluer tes agents sans nous.
- Étape 1 · Audit de ton cas d'usage
On cadre l'agent à construire et ce qu'il doit faire
Première session, on regarde ce dont tu as vraiment besoin : tri de tickets, qualification de leads, assistant interne sur ta doc, automatisation d'une tâche répétitive. On définit ce que l'agent doit faire, à quelles données il doit accéder, et ce qu'il ne doit jamais faire. On vérifie aussi si Agent Builder est le bon outil pour ce cas, ou si un simple prompt ou du code direct ferait mieux. Tu repars avec un périmètre clair et une liste d'étapes, par ordre de priorité. Pas de théorie, ton vrai cas.
- Étape 2 · Premier workflow visuel
On construit ton workflow d'agent sur le canvas
On ouvre Agent Builder et on monte ton premier workflow ensemble. On pose les nodes, on relie les étapes, on configure le modèle et les instructions de l'agent. Tu apprends à raisonner en workflow (entrée, étapes, sortie) plutôt qu'en gros prompt unique, et à lire ce que fait chaque node. À la fin de l'étape, tu as un agent qui tourne sur ton cas, simple mais réel, et tu sais ajouter ou réorganiser des étapes toi-même.
- Étape 3 · Tools, guardrails et data
On lui branche des outils, des garde-fous et tes données
C'est là que l'agent devient utile. On ajoute les tools (function calling, recherche, code), la logique de routage entre nodes, et les guardrails pour filtrer le hors-sujet, bloquer la PII et valider les sorties. Puis on le connecte à tes vraies données : file search sur tes documents, tes API internes, et tes serveurs MCP pour qu'il agisse dans ton CRM ou ta base. Tu pratiques sur ton propre stack, pas une sandbox. Tu finis avec un agent qui répond sur ton contexte réel, dans un cadre que tu maîtrises.
- Étape 4 · Déploiement et intégration
On teste, on déploie, et on l'intègre dans ton produit
On met l'agent en prod. On le teste sur des cas limites et on traque les hallucinations avec des evals, on le déploie, puis on l'intègre là où tes utilisateurs sont : ChatKit pour le poser en chat dans ton produit, ou l'API dans ton back-end et tes automatisations Make et n8n. On versionne pour itérer sans casser ce qui marche. Cette étape est où la plupart des gens calent seuls. On la déroule jusqu'à ce que ton agent soit vraiment branché.
- Étape 5 · Autonomie
Tu construis et fais évoluer tes agents sans nous
L'objectif numéro 1 : que tu sois autonome. À la fin de l'accompagnement, tu sais concevoir un workflow dans Agent Builder, lui ajouter tools et guardrails, le connecter à tes data et MCP, le tester et le déployer via ChatKit ou l'API. Tu n'as plus besoin d'une agence pour livrer un agent IA. Et si tu veux déléguer un plus gros chantier plus tard, on a aussi une agence OpenAI Agent Builder, mais ce n'est pas le but ici.
Pourquoi se former en 1:1 avec nous.
- +300Pros déjà formés sur l'IA
Plus de 300 personnes ont suivi nos formations en France et en Europe. Devs, fondateurs, équipes ops et support. Pas des chiffres vanity : des gens qui ont conçu un vrai agent dans Agent Builder et l'ont mis en prod, au lieu de rester bloqués sur un tuto YouTube.
- 4,7/5Note sur 334 avis vérifiés
Note moyenne de 4,7 sur 5, sur 334 avis. On ne va pas prétendre qu'Agent Builder gère tout : un agent complexe demande du test et du suivi, et parfois du code à côté. Mais le format 1:1 fait la différence pour passer du canvas à un agent qui tient en prod.
- 1:1Un expert dédié, pas une classe de 100
Tu n'es pas un numéro dans un webinar. Un formateur ouvre Agent Builder sur ton vrai cas d'usage, regarde ton stack, et avance sur ton workflow concret. On cale les sessions selon tes dispos, replays inclus.
Une agence en activité, reconnue par l'État.
Hack'celeration est certifié Activateur France Numérique et porte le titre d'Ambassadeur de l'IA, décernés par France Num aux structures qui accompagnent vraiment la transformation numérique des entreprises. Côté terrain, on livre des agents OpenAI pour des clients chaque semaine : plus de 300 pros formés et une note de 4,7/5 sur 334 avis vérifiés, laissés par les personnes qui ont suivi nos accompagnements, pas juste par l'acheteur.
- Certifié Activateur France Numérique
- Ambassadeur de l'IA (France Num)
- +300 pros formés en France et en Europe
- 4,7/5 sur 334 avis vérifiés
Les questions qu'on nous pose le plus.
C'est quoi une formation OpenAI Agent Builder en 1:1 ?
Un accompagnement individuel avec un expert, pas une classe de 100 personnes. On ouvre Agent Builder sur ton vrai cas d'usage, on regarde ton stack, et on avance sur ton workflow concret : concevoir l'agent à la souris, ajouter tools et guardrails, connecter tes data et MCP, tester et déployer via ChatKit ou l'API. Tu poses tes questions en direct, l'expert adapte le rythme à ton niveau. On cale les sessions selon tes dispos, et tu repars avec des actions concrètes à chaque fois. C'est la différence entre regarder un tuto et vraiment mettre un agent en prod.Combien coûte la formation OpenAI Agent Builder ?
Il n'y a pas de tarif unique. On te met en relation avec un formateur certifié par Hack'celeration, selon ton besoin et ton niveau. Le prix varie d'un formateur à l'autre, selon son profil et le format adapté à ton projet.C'est quoi OpenAI Agent Builder et AgentKit ?
Agent Builder est l'éditeur visuel d'OpenAI pour concevoir des agents et des workflows multi-étapes : tu poses des nodes sur un canvas, tu relies les étapes, tu ajoutes tools et guardrails, au lieu d'écrire toute l'orchestration à la main. Il fait partie d'AgentKit, la suite d'OpenAI pour construire des agents, qui inclut aussi le Connector Registry, ChatKit pour l'interface de chat et les outils d'évaluation. En formation, on se concentre sur Agent Builder et on touche le reste d'AgentKit selon ton besoin de déploiement.Agent Builder ou coder avec LangChain : lequel choisir ?
Ça dépend de ton équipe et de ton cas. Agent Builder est visuel : tu vois ton workflow, tu itères vite, et un profil moins technique peut suivre, c'est idéal pour prototyper et pour les agents standards. Un framework code comme LangChain donne plus de contrôle fin, du versioning par le code et une logique sur mesure, au prix de plus d'ingénierie. Le bon move n'est pas l'un contre l'autre : on t'aide à démarrer visuellement dans Agent Builder, et à passer du côté code (ou à mixer avec l'API) quand ton agent le mérite vraiment. On est honnête sur la limite.Faut-il savoir coder pour utiliser Agent Builder ?
Pas pour démarrer. Le canvas est visuel : tu construis ton premier workflow, tu ajoutes des nodes et des guardrails sans écrire de code. Pour les tools sur mesure (function calling sur tes propres API) ou une intégration via l'API, un peu d'aisance technique aide, mais le format 1:1 part de ton niveau exact : débutant, on déroule pas à pas sur le visuel ; dev confirmé, on saute direct sur les tools custom, MCP et le déploiement par l'API. Tu apprends pile la couche dont tu as besoin.C'est quoi un guardrail, et pourquoi c'est important ?
Un guardrail est une protection que tu mets autour de ton agent pour contrôler ce qu'il fait. Concrètement : filtrer les messages hors-sujet, bloquer ou masquer les données sensibles (PII), détecter une tentative de jailbreak, et valider que la sortie respecte le format attendu avant de la renvoyer. Sans guardrails, un agent en prod peut répondre n'importe quoi ou fuiter des infos. En formation, on configure les guardrails sur ton vrai cas pour que tu saches exactement ce que ton agent a le droit de faire, et ce qu'il refusera.Peut-on connecter Agent Builder à mes données et mes outils via MCP ?
Oui, et c'est souvent ce qui rend l'agent vraiment utile. Tu peux lui donner accès à tes fichiers et bases de connaissances (file search, retrieval), à tes API internes, et à tes serveurs MCP (Model Context Protocol) pour qu'il lise et agisse dans tes outils : CRM, base de données, docs. Le Connector Registry d'AgentKit aide à gérer ces connexions. En 1:1, on câble ça sur ton stack réel, avec les bons scopes et les bonnes permissions, pour que l'agent réponde sur ton contexte et pas en générique.Comment déployer et intégrer un agent Agent Builder dans mon produit ?
Une fois l'agent prêt et testé, tu as deux grandes voies. ChatKit te permet de poser une interface de chat propre directement dans ton produit ou ton site, avec ton agent derrière. L'API te permet de l'appeler depuis ton back-end, tes scripts, ou des outils no-code comme Make et n8n pour le brancher dans tes automatisations existantes. On versionne le workflow pour itérer sans casser la prod. En formation, on déroule la voie adaptée à ton produit, jusqu'à ce que l'agent soit vraiment en ligne.Combien coûte l'utilisation d'un agent construit avec Agent Builder ?
Agent Builder est l'éditeur ; ce que tu paies derrière, c'est surtout l'usage des modèles OpenAI (les tokens consommés par chaque appel) et les outils que ton agent utilise. Un workflow multi-étapes avec recherche et plusieurs nodes consomme plus qu'un simple appel, donc le coût dépend du trafic et de la complexité. En formation, on met en place des garde-fous de coût (choisir le bon modèle par étape, limiter le contexte, éviter les boucles inutiles) pour que ton agent reste rentable une fois en prod, pas juste une démo.La formation, c'est en ligne ou en présentiel ?
100% en ligne, en visio, en 1:1. Tu rejoins les sessions d'où tu veux, on partage ton écran et Agent Builder sur ton vrai cas en direct. Les sessions s'enregistrent si tu veux y revenir. Le format individuel veut dire vraie interaction : tu n'es pas un numéro dans un webinar à 100 personnes, l'expert répond à tes questions sur ton workflow et ton stack. C'est ce qui rend l'apprentissage concret sur un outil aussi neuf qu'Agent Builder.
Ton agent IA mérite d'exister. Rencontre ton formateur.
Laisse ton email. Un expert qui livre des agents OpenAI au quotidien regarde ton cas d'usage et te montre comment passer du canvas à un agent en prod. Sans engagement, même si tu ne suis pas la formation.