Fondations des AI Agents : Appel d'Outils et de Fonctions

Les modèles de langage sont incroyables pour traiter du texte, mais ils deviennent véritablement transformateurs lorsqu'ils peuvent interagir avec le monde extérieur. Si vous voulez aller au-delà des interfaces de chat basiques, vous devez comprendre comment les AI Agents fonctionnent. Ce cours vous apprend à combler le fossé entre la génération de texte et l'exécution fonctionnelle. Vous découvrirez comment concevoir des AI Agents capables de comprendre les requêtes des utilisateurs, de décider quels outils externes utiliser et d'exécuter ces outils de manière fiable pour résoudre des problèmes du monde réel. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des AI Agents et des flux de travail autonomes. - Apprendre à structurer des schémas de function calling pour les modèles de langage modernes. - S'entraîner à connecter des LLMs à des APIs externes pour récupérer des données en direct et déclencher des actions. - Construire des boucles d'appel d'outils fiables qui gèrent les erreurs et les sorties inattendues avec élégance. - Implémenter des techniques de prompt engineering pour guider la prise de décision des agents. - Explorer les modèles agentiques modernes, y compris les concepts de base de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Le cours commence par la terminologie essentielle et l'architecture de base d'un AI Agent. À partir de là, vous lirez des explications écrites étape par étape et analyserez des extraits de code pratiques qui démontrent comment lier les modèles de langage à des fonctions externes. Conçu pour les débutants ayant des connaissances de base en programmation, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en machine learning. Commencez à construire des systèmes d'IA qui font plus que simplement discuter, et apprenez-leur à passer à l'action dès aujourd'hui.