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Plan du cours

Fondamentaux de l'IA agentic

  • Qu'est-ce qu'un agent autonome : définitions et taxonomie
  • Boucle agent : cycle percevoir, décider, agir, observer
  • Patterns de conception pour les responsabilités et la portée des agents

Outils Python et SDK agents

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

Intégration d'outils externes et d'API

  • Conception d'interfaces d'outils et de modèles 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 prompts
  • Architectures de mémoire à long terme : Redis, stores vectoriels, augmentation par récupération
  • Consistance, stratégies de cache et hygiène de la mémoire

Orchestration, planification et flux de travail multi-étapes

  • Chaînage des actions, sous-agents et décomposition des tâches
  • Algorithmes de planification vs orchestration heuristique
  • Gestion des échecs, des retries et des actions compensatrices

Sécurité, tests et observabilité

  • Modèles de menace, red-teaming et sanitisation de l'entrée/sortie
  • 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

  • Une compréhension de la programmation Python
  • Une expérience avec les API REST et l'E/S asynchrone
  • Une familiarité avec les concepts de machine learning et les LLM pré-entraînés

Audience

  • Ingénieurs ML
  • Développeurs IA
  • Ingénieurs logiciels
 21 Heures

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