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Plan du cours

Agents IA d'entreprise avec Tencent ADP

  • Définition des agents IA d'entreprise et de leur valeur ajoutée
  • Capacités de Tencent ADP pour le développement d'agents, l'intégration de connaissances et l'automatisation de workflows
  • Différences entre les solutions basées sur des agents et les applications de chat classiques
  • Cas d'usage d'entreprise courants et considérations de déploiement

Conception d'agents pour les processus métier

  • Définition des rôles, limites, entrées et sorties des agents
  • Choix entre architectures mono-agent et multi-agents
  • Structuration des invites, outils et règles métier
  • Planification de l'escalade, de la révision humaine et de la fiabilité

Création de workflows RAG et de flux de connaissances

  • Concepts RAG pour des réponses ancrées et l'accès aux connaissances d'entreprise
  • Préparation des documents, politiques et contenus internes pour la récupération
  • Conception des flux de récupération et des patterns d'ancrage des réponses
  • Test et amélioration continue de la qualité des réponses

Orchestration de workflows et intégrations

  • Cartographie des processus métier dans des workflows d'agents
  • Connexion des agents aux API, services internes et systèmes d'entreprise
  • Gestion des décisions, approbations, nouvelles tentatives et chemins de repli
  • Coordination des transferts entre étapes de workflow et agents spécialisés

Application de garde-fous opérationnels

  • Garde-fous pour la sécurité, la confidentialité, la conformité et le contrôle des politiques
  • Réduction des risques liés aux sorties non sécurisées, aux injections d'invites et à l'exposition de données sensibles
  • Ajout de points de contrôle d'approbation, de pistes d'audit et de contrôles d'accès
  • Conception de patterns de réponse sécurisés pour des scénarios métier à fort impact

Surveillance, évaluation et amélioration continue

  • Suivi de la qualité, de la latence, des coûts et des taux de réussite des workflows
  • Test du comportement des agents dans des scénarios métier réalistes
  • Dépannage des problèmes courants liés au RAG, aux workflows et à l'orchestration
  • Élaboration d'un plan de mise en œuvre pour le pilote et l'adoption en production

Pré requis

  • Une compréhension générale des concepts de l'IA générative et des cas d'usage courants de l'IA en entreprise
  • Une expérience de travail avec des API, des applications web ou des plateformes basées sur le cloud
  • Des compétences de base en programmation, intégration ou conception de solutions

Cible

  • Architectes de solutions et responsables techniques
  • Ingénieurs en IA, développeurs d'applications et spécialistes de l'automatisation
  • Chefs de produit et équipes d'innovation soutenant les initiatives d'IA d'entreprise
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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