Formation OpenClaw / NanoClaw : Frameworks Agent Open Source en 2 Jours

Apprenez OpenClaw et NanoClaw en 2 jours : frameworks open source pour créer des agents IA légers et souverains. Pour développeurs seniors. OPCO éligible.

À l'issue de cette formation, vous serez capable de concevoir, développer et déployer des agents IA autonomes avec OpenClaw et NanoClaw, en maîtrisant l'automatisation browser, la planification et l'intégration MCP.

2 jours Maîtrise Hybride 3-8 participants 80% pratique Finançable OPCO
Finançable OPCO
80% pratique
3-8 participants
Présentiel ou distanciel
Exercices disponibles en :PythonJavaScript / TypeScript

Ce que vous devez savoir

  • Maîtrise de Python ou JavaScript/TypeScript
  • Notions de base sur les LLM et les APIs de modèles
  • Confort avec le terminal et Git
  • Connaissance des concepts d'agents IA (recommandé)
  • Machine avec 16 Go de RAM minimum

À qui s'adresse cette formation

Développeurs senior et tech leads souhaitant construire des agents IA avec des frameworks open source légers et souverains, en alternative aux solutions propriétaires.

Programme détaillé

Jour 1

Fondamentaux OpenClaw et NanoClaw

Introduction à OpenClaw

  • Architecture OpenClaw : composants, 210K+ stars, philosophie open source
  • Capacités clés : browser automation, scheduling, workflow orchestration
  • Positionnement vs CrewAI, LangGraph, AutoGen
  • Cas d'usage en production : scraping intelligent, monitoring, automatisation métier

Exercice : Analyser 3 cas d'usage concrets et identifier le framework le plus adapté pour chacun

NanoClaw : la version légère

  • NanoClaw vs OpenClaw : quand choisir la version légère
  • Architecture minimaliste : moins de dépendances, plus de contrôle
  • Déploiement sur machines contraintes (edge, IoT, CI/CD)
  • API simplifiée et extensibilité

Exercice : Déployer un agent NanoClaw sur une machine à ressources limitées

Installation et configuration

  • Installation OpenClaw et NanoClaw : pip, Docker, from source
  • Configuration des providers LLM : OpenAI, Anthropic, Ollama local
  • Structure d'un projet agent : fichiers, conventions, bonnes pratiques
  • Debugging et logging des agents

Exercice : Installer les deux frameworks et créer un premier agent conversationnel fonctionnel

Premiers agents

  • Cycle de vie d'un agent : perception, réflexion, action
  • Définir des tools et des actions pour l'agent
  • Gestion de la mémoire court terme et long terme
  • Patterns de base : ReAct, tool use, chain-of-thought

Exercice : Créer un agent de recherche documentaire avec mémoire et outils personnalisés

Jour 2

Agents avancés et production

Browser automation et agents web

  • Browser-use : piloter un navigateur avec un agent IA
  • Scraping intelligent vs scraping classique
  • Remplissage de formulaires et navigation complexe
  • Gestion des captchas, authentification et rate limiting

Exercice : Développer un agent qui automatise un workflow web complet (recherche, extraction, reporting)

Planification et orchestration

  • Scheduling : agents qui s'exécutent à intervalle régulier
  • Workflow orchestration : enchaîner des agents
  • Gestion des erreurs et retry strategies
  • Patterns multi-agents : coordination, délégation, consensus

Exercice : Créer un pipeline d'agents : collecte → analyse → reporting automatisé sur un schedule

Intégration MCP et outils externes

  • Connecter OpenClaw/NanoClaw à des MCP servers
  • Intégration avec des APIs REST, bases de données, services SaaS
  • Création de tools réutilisables et partagés
  • Comparaison des approches d'intégration avec CrewAI et LangGraph

Exercice : Intégrer un agent OpenClaw avec un serveur MCP pour accéder à une base de données

Déploiement et monitoring en production

  • Déploiement Docker et Kubernetes
  • Monitoring des agents : métriques, alertes, dashboards
  • Coûts et optimisation : tokens, latence, caching
  • Sécurité en production : sandboxing, permissions, audit logs

Exercice : Déployer un agent en production avec monitoring et alerting configurés

Évaluation & certification

Méthode d'évaluation

Évaluation continue par les formateurs + projet fil rouge évalué en fin de formation

Certification

Attestation de compétences Better People

Livrables

  • Agent OpenClaw fonctionnel avec browser automation
  • Agent NanoClaw léger déployé en production
  • Pipeline multi-agents orchestré
  • Accès à la communauté alumni Better People

Pourquoi se former à OpenClaw / NanoClaw ?

Better People propose une formation de 2 jours sur OpenClaw et NanoClaw, les frameworks open source pour construire des agents IA légers, rapides et souverains. Idéale pour les équipes qui veulent garder le contrôle de leur stack agent sans dépendre de solutions propriétaires, cette formation couvre l’architecture, le déploiement et l’intégration en production. Petits groupes de 8 maximum, éligible au financement OPCO.

L’écosystème des agents IA évolue rapidement, et les frameworks open source offrent désormais des capacités comparables aux solutions propriétaires. OpenClaw, avec ses 210K+ stars, s’est imposé comme le framework de référence pour le browser automation et l’orchestration d’agents. NanoClaw, sa version légère, permet de déployer des agents sur des machines contraintes sans sacrifier les fonctionnalités essentielles.

Ce que vous apprendrez

  • Maîtriser OpenClaw pour construire des agents avec browser automation et scheduling
  • Déployer NanoClaw pour des agents légers sur machines contraintes
  • Orchestrer des pipelines multi-agents avec coordination et gestion d’erreurs
  • Intégrer le protocole MCP pour connecter vos agents à des outils externes
  • Mettre en production avec monitoring, alerting et optimisation des coûts

Questions fréquentes

Oui, Better People est organisme de formation déclaré. Nous vous accompagnons dans les démarches de prise en charge OPCO. Contactez-nous pour un devis personnalisé.

OpenClaw est un framework open source avec 210K+ stars pour construire des agents IA autonomes. NanoClaw est sa version légère, optimisée pour les déploiements à ressources limitées. Les deux permettent de créer des agents avec browser automation, scheduling et orchestration.

LangGraph est orienté graphes d'état et workflows complexes. OpenClaw est plus accessible, avec un focus sur le browser automation et le scheduling. NanoClaw est idéal pour les agents légers. Le choix dépend de votre cas d'usage : orchestration complexe (LangGraph) vs automatisation web (OpenClaw).

Non, OpenClaw et NanoClaw sont des frameworks indépendants. Des notions de base sur les LLM et les APIs de modèles sont suffisantes. La formation couvre toutes les bases nécessaires.

Nos sessions accueillent entre 3 et 8 participants pour garantir un accompagnement personnalisé et des échanges de qualité entre pairs.

Oui, nous proposons la formation en présentiel (Paris) et en distanciel. Le format hybride est également possible pour les équipes réparties.

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3-8
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