Création d'agents IA de production avec Python et des frameworks multi-agents

La complexité des applications IA modernes nécessite une orchestration sophistiquée. Prêt à dépasser les simples invites et à construire des systèmes intelligents capables d'automatiser des tâches complexes au niveau de l'entreprise ? Ce cours fournit une base pratique axée sur le code pour concevoir, construire et déployer des agents IA fiables, traçables et évolutifs. Vous passerez des concepts d'agents de base à la mise en œuvre d'architectures multi-agents de niveau entreprise à l'aide des principaux frameworks Python. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux des agents LLM, y compris le modèle ReAct et l'utilisation efficace des outils (appels de fonction). * Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail multi-agents complexes à l'aide de frameworks d'orchestration modernes comme LangGraph et AutoGen. * Appliquer des techniques de génération augmentée par récupération (RAG) pour ancrer les agents dans des données propriétaires à l'aide de bases de données vectorielles. * Pratiquer les principes essentiels de LLMOps, y compris la surveillance, le traçage et les métriques d'évaluation de base pour les performances des agents. * Configurer des pipelines de déploiement robustes pour les systèmes d'agents, en intégrant des concepts comme les bases de CI/CD et les bases de la conteneurisation. Le cours commence par définir la terminologie clé et les modèles d'agents fondamentaux avant de plonger dans la mise en œuvre pratique des architectures multi-agents. Nous nous concentrons uniquement sur les explications écrites et les exemples de code pratiques pour illustrer la préparation à la production. Ce cours est conçu pour les développeurs débutants et les ingénieurs logiciels qui ont une connaissance pratique de Python et souhaitent se spécialiser dans la création de systèmes d'agents IA déployables. Aucune expérience préalable avec LangChain, LLMOps ou l'IA avancée n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à maîtriser les architectures requises pour la prochaine génération d'applications IA.