Formation Manus - Créer un agent IA

Jour 1 - Matin

Introduction à Manus et aux agents d'Intelligence Artificielle (IA)

• Concepts fondamentaux
• Qu'est-ce qu'un agent IA autonome vs un chatbot classique
• L'ère agentique : de la génération de texte à l'exécution autonome de tâches
• Historique : Monica.im, lancement, acquisition par Meta
• Panorama des agents IA (OpenClaw, OpenManus, TARS Agent, OWL...)
• Architecture générale
• Schéma d'architecture
• Positionnement : "From Thinking to Execution"
• Cas d'usage professionnels : analyse de données, développement Web, recherche, automatisation
• Approche locale / privacy-first : données sur votre infrastructure
• Ecosystème et communauté

Prise en main de la plateforme

• Création de compte et interface
• Inscription et obtention d'un code d'invitation
• Découverte de l'interface : chat, Sandbox, Design View et Projects
• Navigation dans les menus : Skills, Connectors et Settings
• Premier agent : prompt et exécution
• Rédaction d'un prompt clair et structuré
• Observation du processus de thinking transparent
• Suivi de l'exécution dans la Sandbox (terminal, navigateur, fichiers...)
• Récupération et téléchargement des résultats (PDF, code, site Web...)

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Créer un premier agent qui effectue une recherche Web sur un sujet technique, synthétise les résultats et génère un rapport PDF

Jour 1 - Après-midi 

Créer un agent avec les Skills

• Comprendre les Manus Skills
• Définition : ressources modulaires encapsulant un workflow
• Structure d'un Skill : fichier SKILL.md et scripts associés
• Progressive Disclosure à 3 niveaux : Metadata (environ 100 tokens), Instructions (< 5k tokens), Resources (à la demande)
• 3 méthodes pour créer un Skill personnalisé
• "Build with Manus" : packager un workflow réussi automatiquement
• Rédiger manuellement un fichier SKILL.md
• Upload d'un fichier .zip / .skill ou import depuis GitHub
• Déclenchement (/SKILL_NAME)
• Spécialisation et composition
• Personnaliser un agent pour un domaine (analyse financière, revue juridique, création de contenu...)
• Combiner plusieurs Skills pour des workflows multi-étapes
• Bonnes pratiques : réutilisabilité, standardisation, itération

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Réaliser une tâche complète avec Manus
• Packager le workflow en Skill réutilisable
• Tester le déclenchement via /SKILL_NAME

Intégration avec MCP et connecteurs 

• Le protocole MCP (Model Context Protocol)
• Définition du standard ouvert MCP : connexion agent / outils externes
• Connecteurs pré-intégrés : Notion, Atlassian, Linear, Gmail...
• Différence Skills vs MCP : le "playbook" vs le "pipeline"
• Connecteurs MCP personnalisés
• Architecture : Système interne / Serveur MCP custom / Manus
• Déploiement d'un serveur MCP custom (HTTPS et authentification)
• Configuration dans Manus de "Custom MCP Servers"
• Test de connexion et utilisation en langage naturel
• Intégration Zapier MCP
• Connexion à plus de 30 000 actions via Zapier MCP
• Génération d'URL MCP sécurisée, sélection d'actions et intégration

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Connecter un serveur MCP (Zapier ou connecteur pré-intégré) à Manus
• Créer un agent qui récupère des données depuis un outil externe et génère un livrable automatisé

Agent de bout en bout 

• Conception d'un agent métier complet 
• Définir l'objectif et le périmètre de l'agent
• Préparer les données et la base de connaissances
• Concevoir la logique de l'agent (chaîne de raisonnement, outils nécessaires...)
• Construction, test et itération 
• Build et configuration dans Manus
• Test, itération et raffinement
• Gestion du contexte et optimisation des tokens
• Déploiement et collaboration 
• Déploiement de services Web depuis la Sandbox
• Partage et collaboration sur un Skill
• Monitoring et maintenance de l'agent

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Concevoir et déployer un agent IA métier complet au choix (exemple : agent de support client email, d'analyse de données marché, de veille concurrentielle...)
• L'agent doit combiner au moins un Skill personnalisé et un connecteur MCP

Sécurité, bonnes pratiques et perspectives 

• Sécurité et gouvernance :
• Modèle Zero Trust de la Sandbox
• Vérification des Skills communautaires : audit automatisé par Manus
• Gestion des accès collaborateurs et protection des données
• Sécurité des connecteurs MCP : authentification, tokens et scoping
• Bonnes pratiques de prompt engineering pour agents :
• Rédaction de prompts efficaces : spécificité, contexte et format de sortie
• Playbooks et templates de tâches récurrentes
• Gestion de la fenêtre de contexte et optimisation
• Roadmap et perspectives :
• Intégration desktop (contrôle d'applications natives)
• Multi-modal "Eyes" avec Meta smart glasses
• Développement mobile natif en bêta