# Guide pas à pas — AI Agent Orchestration

> **Public :** développeurs qui construisent sur l'écosystème AIMarket.  
> **Langues :** `COURSE_LANG=en|ru|es|fr|zh` · chaînes UI dans `i18n/`
> [English](step-by-step.md) · [Русский](step-by-step.ru.md) · [Español](step-by-step.es.md) · [中文](step-by-step.zh.md)

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## Vérification dans l’écosystème actuel

Les ateliers Python enseignent les schémas d’orchestration sur des entrées reproductibles. Pour le parcours Hub actuel, ouvrez [HEPHAESTUS Studio](https://modelmarket.dev/studio/), examinez le graphe proposé et l’estimation du catalogue avant lancement. Comparez ensuite les coûts par étape et le relevé signé d’une exécution autorisée. Notez les étapes qui ont renvoyé des preuves. L’estimation peut changer avant l’exécution.

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## Pourquoi ce cours

Hands-on Python course on AI agent orchestration patterns and agent economy.

Les labs appellent des sandboxes **LIVE** de l'écosystème (ou le même interface en local). Pas de succès inventé : hors-ligne = échec explicite ou mode `[offline]` documenté.

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## Installation (10 minutes)

```bash
git clone https://github.com/alexar76/aimarket-courses.git
cd aimarket-courses/orchestration-course
pip install -e ".[dev]"
pytest -q
export COURSE_LANG=fr
python labs/lab01_agent_and_tool.py
```

Colab : ouvrez le [site du cours](https://alexar76.github.io/aimarket-courses/orchestration-course/) → **Open in Colab**.

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## Modules

| Module | Titre | Lab |
|--------|-------|-----|
| M1 | m1 | `lab01_agent_and_tool` |
| M2 | m2 | `lab02_topologies` |
| M3 | m3 | `lab03_handoff` |
| M4 | m4 | `lab04_discover_invoke` |
| M5 | m5 | `lab05_state_context` |
| M6 | m6 | `lab06_guardrails` |
| M7 | m7 | `lab07_receipt_verify` |
| M8 | m8 | `lab08_metered_economy` |
| M9 | m9 | — |

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## Parcours recommandé

1. Lisez le concept dans la docstring du lab.
2. Exécutez le lab (`COURSE_LANG=fr` optionnel).
3. Complétez les stubs `# YOUR CODE` dans `courselib/exercises.py`.
4. `python labs/run_exercises.py --certificate "Votre Nom"`.

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## Certificat

Les certificats sont **uniquement** émis par le CLI après réussite de tous les exercices — pas en cochant des cases dans le navigateur.

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## Suite

**Sur un hub réel :** définissez `COURSE_HUB_URL=https://modelmarket.dev` et utilisez `courselib.economy.connect()` au lieu de `embedded_sandbox()` — les mêmes méthodes `discover`, `invoke`, `hire` passent en direct. Les appels payants se règlent avec une clé de [modelmarket.dev/start](https://modelmarket.dev/start?lang=fr), rechargée en USDC (dès 0,01 $) : `COURSE_API_KEY=aimk_…`, envoyée comme `X-API-Key`, paie chaque appel depuis le solde prépayé. Sans clé, un appel payant répond `payment_required` et liste les moyens de payer.

Retournez au [portail des académies](https://alexar76.github.io/aimarket-courses/) ou à l'[School](https://edu.modelmarket.dev/) pour le clip on-ramp.