Formation LangGraph avancé : optimisation, débogage et surveillance de graphes complexes

Architecture avancée de LangGraph

• Modèles de topologie des graphes : nœuds, arêtes, routeurs, sous-graphes
• Modélisation de l'état : canaux, passage de messages, persistance
• Flux DAG (graphes orientés acycliques) par rapport aux flux cycliques et composition hiérarchique

Performance et optimisation

• Modèles de parallélisme et de concurrence en Python
• Cache, traitement par lots, appel d'outils et diffusion en continu (streaming)
• Contrôle des coûts et stratégies de budget de jetons (tokens)

Génie de la fiabilité

• Nouvelles tentatives, limites de temps, temporisation exponentielle (backoff) et disjoncteurs de circuit
• Idempotence et suppression des doublons des étapes
• Points de contrôle et récupération à l'aide de magasins locaux ou dans le cloud

Débogage des graphes complexes

• Exécution étape par étape et exécutions à blanc
• Inspection de l'état et traçage des événements
• Reproduction des problèmes de production à l'aide de graines (seeds) et de données de test (fixtures)

Observabilité et surveillance

• Journalisation structurée et traçage distribué
• Métriques opérationnelles : latence, fiabilité, utilisation des jetons (tokens)
• Tableaux de bord, alertes et suivi des SLO (objectifs de service)

Déploiement et exploitation

• Emballage des graphes en tant que services et conteneurs
• Gestion de la configuration et gestion des secrets
• Chaînes CI/CD, mises à jour progressives et déploiements canari

Qualité, tests et sécurité

• Harnais d'évaluation unitaires, scénarios et automatisés
• Garde-fous, filtrage de contenu et gestion des PII (informations personnelles identifiables)
• Tests d'intrusion (red teaming) et expériences de chaos pour la robustesse

Résumé et prochaines étapes