Implémentation des Agents GenAI

L'IA générative passe des interfaces de chat passives à des agents actifs et autonomes capables d'exécuter des flux de travail complexes. Si vous souhaitez créer des systèmes qui ne se contentent pas de répondre à des questions mais qui effectuent réellement des tâches, la compréhension de l'architecture agentique est l'étape essentielle suivante. Ce cours basé sur du texte vous emmène des concepts fondamentaux de la conception d'agents à l'implémentation de systèmes de prise de décision entièrement fonctionnels. Vous apprendrez à structurer des boucles de raisonnement, à gérer l'état et à connecter des modèles de langage étendus à des données externes et à des API. Grâce à des explications écrites claires et à des démonstrations de code pratiques, vous développerez les compétences nécessaires pour créer des systèmes d'IA fiables et axés sur des objectifs. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture de base des agents GenAI, y compris les cadres de planification, de mémoire et d'exécution - Implémenter l'appel de fonction (function calling) pour permettre à vos agents d'interagir en toute sécurité avec des API et des bases de données externes - Concevoir des boucles de raisonnement robustes en utilisant des modèles standard de l'industrie comme ReAct (Reason and Act) - Intégrer la Génération Augmentée par Récupération (RAG) pour ancrer les décisions de votre agent dans des sources de données privées - Appliquer des concepts d'observabilité modernes pour déboguer, surveiller et évaluer le comportement des agents Le cours commence par la terminologie fondamentale des agents et les modèles architecturaux avant de vous guider à travers des implémentations de code étape par étape de la mémoire, de l'utilisation d'outils et de la planification multi-étapes. Il est conçu pour les développeurs de logiciels, les analystes de données et les constructeurs avertis en technologie qui cherchent à passer de l'incitation de base (basic prompting) à l'ingénierie agentique avancée. Aucune expérience préalable avec les agents IA n'est requise. Commencez à lire aujourd'hui pour maîtriser les fondations de l'ingénierie IA autonome.