Plan du cours

Introduction aux Environnements Python pour le Développement Agentic

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

Aperçu des SDKs 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 SDKs et des styles d'architecture

Construction d'Agents Fonctionnels en Python

  • Création d'un agent simple avec LangChain
  • Connexion des agents à des outils et APIs externes
  • Gestion de l'entrée/sortie, de la mémoire et de la persistance

Intégration d'Outils et d'APIs

  • Définition et enregistrement d'outils pour l'utilisation des agents
  • Intégration API sécurisée et gestion des clés
  • Utilisation de sources de données externes et d'appels de fonctions personnalisées

Orchestration et Schémas de Communication des Agents

  • Collaboration multi-agents à l'aide d'AutoGen
  • Délégation de tâches et logique de planification
  • Orchestration événementielle et asynchrone

Test, Débogage et Observabilité

  • Test des agents avec des entrées simulées et des environnements contrôlés
  • Débogage du flux de messages et de l'invocation d'outils
  • Mise en œuvre de la journalisation structurée et des métriques de performance

Considérations sur le Déploiement et la Production

  • Empaquetage et conteneurisation de services d'agents Python
  • Intégration avec des pipelines CI/CD
  • Mise à l'échelle, surveillance et maintenance d'agents en exécution prolongée

Synthèse et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Connaissance de la programmation Python et de la gestion des packages
  • Expérience avec les APIs REST et les structures de données JSON
  • Familiarité de base avec l'I/O asynchrone en Python

Audience

  • Ingénieurs backend
  • Ingénieurs plateforme
  • Ingénieurs ML
 21 Heures

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