Formation Python pour les agents autonomes : outillage, SDK et orchestration

Introduction aux environnements Python pour le développement agentique

• Mise en place de Python, des environnements virtuels et de la gestion des dépendances
• Utilisation de Git et de Docker pour le versionnage et l'isolation
• Meilleures pratiques pour des environnements reproductibles

Présentation des SDK et des frameworks d'agents

• LangChain, AutoGen et d'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 aux outils et aux API externes
• Gestion des entrées/sorties, de la mémoire et de la persistance

Intégration d'outils et d'API

• Définition et enregistrement d'outils pour l'usage 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 modèles de communication

• Collaboration multi-agents avec AutoGen
• Délégation de tâches et logique de planification
• Orchestration basée sur les événements et asynchrone

Tests, débogage et observabilité

• Tests des agents avec des entrées simulées et des environnements contrôlés
• Débogage du flux de messages et de l'appel des outils
• Mise en œuvre de journaux structurés et de métriques de performance

Déploiement et considérations de production

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

Résumé et prochaines étapes