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Plan du cours

Introduction aux environnements Python pour le développement agentique

  • Installation de Python, des environnements virtuels et de la gestion des dépendances.
  • Utilisation de Git et de Docker pour le versioning et l'isolation.
  • Meilleures pratiques pour des environnements reproductibles.

Aperçu des SDK et frameworks d'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 externes et des API.
  • Gestion des entrées/sorties, de la mémoire et de la persistance.

Intégration d'outils et d'API

  • Définition et enregistrement des outils à utiliser par les agents.
  • Intégration sécurisée des API et gestion des clés.
  • Utilisation de sources de données externes et d'appels de fonctions personnalisés.

Orchestration des agents et schémas de communication

  • Collaboration multi-agents avec AutoGen.
  • Délégation des tâches et logique de planification.
  • Orchestration événementielle et asynchrone.

Tests, débogage et observabilité

  • Tests des agents avec des données simulées et des environnements contrôlés.
  • Débogage du flux de messages et de l'invocation des outils.
  • Mise en œuvre de la journalisation structurée et des indicateurs de performance.

Déploiement et considérations de production

  • Emballage et conteneurisation des services d'agents Python.
  • Intégration avec les pipelines CI/CD.
  • Montée en charge, surveillance et maintenance des agents à exécution longue.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de la programmation Python et de la gestion des packages.
  • Expérience avec les API REST et les structures de données JSON.
  • Connaissance de base de l'E/S asynchrone en Python.

Public cible

  • Ingénieurs backend
  • Ingénieurs plateforme
  • Ingénieurs ML
 21 Heures

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