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Plan du cours
Introduction aux environnements Python pour le développement agentique
- Mise en place de Python, des environnements virtuels et de la gestion des dépendances
- Utilisation de Git et de Docker pour la gestion des versions et l'isolation
- Meilleures pratiques pour des environnements reproductibles
Aperçu des SDK et des cadres de travail pour les agents
- LangChain, AutoGen et autres SDK émergents
- Structure et cycle de vie des agents : perception, raisonnement et action
- Comparaison des capacités des SDK et des styles d'architecture
Création d'agents fonctionnels en Python
- Création d'un agent simple avec LangChain
- Connexion des agents à des outils et à des API externes
- Gestion des entrées/sorties, de la mémoire et de la persistance
Intégration des outils et des API
- Définition et enregistrement d'outils pour l'utilisation par les agents
- Intégration sécurisée des API et gestion des clés
- Utilisation de sources de données externes et d'appel de fonctions personnalisées
Orchestration des agents et modèles de communication
- Collaboration multi-agents à l'aide d'AutoGen
- Délégation de tâches et logique de planification
- Orchestration basée sur les événements et asynchrone
Tests, débogage et observabilité
- Test des agents avec des entrées simulées et des environnements contrôlés
- Débogage du flux de messages et de l'appel des outils
- Mise en œuvre de la journalisation structurée et des mesures de performance
Déploiement et considérations de production
- Emballage et conteneurisation des services d'agents Python
- Intégration aux pipelines CI/CD
- Passage à l'échelle, surveillance et maintenance des agents à longue durée
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une bonne compréhension de la programmation Python et de la gestion des paquets
- De l'expérience avec les API REST et les structures de données JSON
- Une familiarité de base avec l'E/S asynchrone en Python
Public cible
- Ingénieurs back-end
- Ingénieurs de plateforme
- Ingénieurs ML
21 Heures