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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 fonction, et plus encore

Installation et configuration d'AutoGen

  • Configuration de l'environnement Python et des dépendances
  • Notions de base 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 patterns de conversation
  • Définition des objectifs des agents, des prompts et des instructions
  • 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 de la conversation et mémoire

  • Suivi de session et mémoire persistante
  • Messages inter-agents et gestion des tokens
  • Gestion du contexte et de l'historique de conversation

Flux de travail d'agents de bout en bout

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

Cas d'usage et déploiement

  • Agents d'automatisation interne : recherche, rapport, scripting
  • Bots externes : assistants conversationnels, intégrations vocales
  • Conditionnement et déploiement de systèmes d'agents en production

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de la programmation Python
  • Connaissance des grands modèles de langage et de l'ingénierie des prompts
  • Expérience avec les API et les flux de travail d'automatisation

Public cible

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

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