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Plan du cours

Fondamentaux de l'IA agentique

  • Qu'est-ce qu'un agent autonome : définitions et taxonomie
  • Boucle agentique : cycle de perception, décision, action, observation
  • Modèles de conception pour les responsabilités et la portée des agents

Outils Python et SDK agentiques

  • Utilisation de LangChain et d'autres SDK similaires pour amorcer les agents
  • Programmation asynchrone, files d'attente de tâches et gestion des processus enfants
  • Emballage, environnements virtuels et flux de travail de développement reproductibles

Intégration d'outils externes et d'API

  • Conception d'interfaces d'outils et de schémas d'appel d'outils sécurisés
  • Connexion aux API web, bases de données et services internes
  • Gestion des identifiants, des secrets et de l'accès au moindre privilège

Gestion de la mémoire, de l'état et du contexte

  • Fenêtres de contexte à court terme et techniques d'ingénierie des invites
  • Architectures de mémoire à long terme : Redis, magasins vectoriels, augmentation de la récupération
  • Cohérence, stratégies de mise en cache et hygiène de la mémoire

Orchestration, planification et flux de travail à étapes multiples

  • Chaînage d'actions, sous-agents et décomposition des tâches
  • Algorithmes de planification vs orchestration heuristique
  • Gestion des échecs, des reprises et des actions compensatoires

Sécurité, tests et observabilité

  • Modèles de menace, tests d'intrusion et sanitisation des entrées/sorties
  • Tests unitaires, d'intégration et de bout en bout pour les agents
  • Journalisation, métriques, traçage et alertes pour le comportement des agents

Déploiement, mise à l'échelle et MLOps pour les agents

  • Conteneurisation, pipelines CI/CD et stratégies de déploiement
  • Contrôle des coûts, limitation du débit et optimisation des ressources
  • Surveillance, gouvernance et manuels opérationnels

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de la programmation Python
  • Expérience avec les API REST et les E\/E asynchrones
  • Connaissance des concepts d'apprentissage automatique et des LLM pré-entraînés

Audience

  • Ingénieurs ML
  • Développeurs d'IA
  • Ingénieurs logiciels
 21 Heures

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