Construire des agents IA avec Python : LangChain, RAG et systèmes multi-agents

La demande d'ingénieurs IA capables de construire des applications sophistiquées et conscientes du contexte croît rapidement. Maîtrisez les compétences fondamentales en ingénierie nécessaires pour créer des systèmes IA autonomes qui interagissent, raisonnent et résolvent des problèmes. Ce cours vous guide dans la création d'agents IA robustes en utilisant Python et des frameworks de premier plan comme LangChain et AutoGen. À la fin, vous aurez les connaissances pratiques pour passer de simples appels de grands modèles de langage (LLM) à la conception d'architectures multi-agents complexes, prêtes pour la production. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts clés des agents IA, la gestion de la mémoire, l'utilisation d'outils et l'ingénierie de prompts efficace. * Appliquer les techniques de génération augmentée par récupération (RAG) pour ancrer les sorties des LLM dans des sources de données externes et fiables. * Construire des agents capables de raisonnement et de planification complexes en utilisant des frameworks de gestion d'état comme LangGraph. * Pratiquer le développement de systèmes de collaboration multi-agents en utilisant des frameworks comme AutoGen pour résoudre des problèmes en plusieurs étapes. * Configurer des environnements de développement Python robustes et implémenter des stratégies de test de base pour la fiabilité des agents. * Concevoir des flux de travail d'agents prêts pour la production en se concentrant sur la gestion des erreurs et les considérations de performance. Nous commençons par la terminologie fondamentale et la configuration de votre environnement, puis nous passons étape par étape par des implémentations pratiques de RAG, de systèmes à agent unique, et enfin d'interactions multi-agents avancées. Ce cours s'adresse aux débutants en ingénierie IA ou aux développeurs familiers avec Python qui souhaitent appliquer leurs compétences à la construction d'agents intelligents. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique ou en apprentissage profond n'est requise. Commencez à construire votre première génération d'applications IA intelligentes dès aujourd'hui.