LangChain et LangGraph : Construire des agents IA avec état

À mesure que les applications d'IA deviennent plus complexes, les simples chaînes de prompts ne suffisent plus. Les développeurs ont besoin de moyens pour construire des agents intelligents capables de se souvenir des interactions passées, de prendre des décisions et de corriger leurs propres erreurs. Ce cours vous guide à travers l'évolution du développement de l'IA, en comblant le fossé entre les concepts traditionnels de LangChain et les architectures modernes de LangGraph. Vous apprendrez à passer de chaînes linéaires à des graphes d'agents dynamiques et avec état, vous permettant de construire des applications qui gèrent un raisonnement complexe en plusieurs étapes. Ce que vous apprendrez : • Comprendre les différences fondamentales entre les architectures LangChain et LangGraph. • Apprendre les concepts de base de l'IA agentique, y compris l'appel d'outils et le routage dynamique. • Concevoir des flux de travail avec état qui maintiennent la mémoire à travers plusieurs tours de conversation. • Appliquer des modèles modernes de retrieval-augmented generation (RAG) au sein d'une structure de graphe. • Construire et structurer votre propre graphe d'agent à l'aide d'exercices de codage écrits. • Pratiquer les techniques fondamentales de prompt engineering adaptées aux agents autonomes. Le voyage commence par une décomposition claire de la terminologie essentielle de l'IA et des concepts fondamentaux avant de passer aux implémentations de code pratiques. Vous explorerez systématiquement comment définir l'état, créer des nœuds et router la logique pour former un système agentique complet. Ce cours est conçu pour les débutants et les développeurs qui découvrent l'IA agentique, ne nécessitant aucune expérience préalable avec des frameworks d'IA complexes. Commencez à lire dès aujourd'hui pour moderniser vos compétences en développement d'IA et construire des applications plus intelligentes et avec état.