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Plan du cours

Introduction aux systèmes d'agents LLM

  • Concepts d'agents LLM et d'architecture multi-agents
  • Aperçu du framework AutoGen et de son écosystème
  • Rôles des agents : proxy utilisateur, assistant, appelant de fonctions, etc.

Installation et configuration d'AutoGen

  • Configuration de l'environnement Python et des dépendances
  • Les bases du fichier de configuration AutoGen
  • Connexion aux fournisseurs de LLM (OpenAI, Azure, modèles locaux)

Conception des agents et attribution des rôles

  • Compréhension des types d'agents et des schémas de conversation
  • Définition des objectifs, des invites et des instructions des agents
  • Délégation des tâches basée sur les rôles et flux de contrôle

Appel de fonctions et intégration d'outils

  • Enregistrement des fonctions pour utilisation par les agents
  • Exécution autonome et collaborative des fonctions
  • Connexion d'API externes et de scripts Python aux agents

Gestion des conversations et mémoire

  • Suivi des sessions et mémoire persistante
  • Messages entre agents et gestion des jetons
  • Gestion du contexte conversationnel et de l'historique

Flux de travail d'agents de bout en bout

  • Construction de tâches collaboratives multilatérales (par exemple, analyse de documents, revue de code)
  • Simulation de dialogues agent-utilisateur et de chaînes de décision
  • Débogage et optimisation des performances des agents

Cas d'utilisation et déploiement

  • Agents d'automatisation internes : recherche, reporting, scriptage
  • Bots externes : assistants de chat, intégrations vocales
  • Emballage et déploiement des systèmes d'agents en production

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de la programmation en Python
  • Une familiarité avec les grands modèles linguistiques et l'ingénierie des invites (prompt engineering)
  • Une expérience avec les API et les flux de travail d'automatisation

Audience

  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs ML
  • Architectes d'automatisation
 21 Heures

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