Plan du cours

Fondamentaux de l'IA agente

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

Outils Python et SDKs d'agents

  • Utilisation de LangChain et de SDK similaires pour lancer des agents
  • Programmation asynchrone, files d'attente de tâches et gestion des sous-processus
  • Emballage, environnements virtuels et flux de développement reproductibles

Intégration d'outils externes et d'APIs

  • Conception d'interfaces d'outils et modèles de invocation sécurisée
  • Connexion à des APIs web, bases de données et services internes
  • Gestion des identifiants, secrets et accès avec le minimum de privilèges

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, magasins vectoriels, augmentation de la récupération
  • Cohérence, stratégies de mise en cache et hygiène de la mémoire

Orchestration, planification et workflows multietapes

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

Sécurité, tests et observabilité

  • Modèles de menace, équipes rouges et nettoyage des entrées/sorties
  • Tests unitaires, d'intégration et bout-en-bout pour les agents
  • Journalisation, métriques, traçabilité 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 taux et optimisation des ressources
  • Suivi, gouvernance et guides opérationnels

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Compréhension de la programmation Python
  • Expérience avec les API REST et l'IO asynchrone
  • Familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique et les LLM pré-entraînés

Public cible

  • Ingénieurs ML
  • Développeurs IA
  • Ingénieurs logiciels
 21 Heures

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