Data & intelligence artificielle

🤖 Expert · LangGraph, CrewAI & Multi-Agents

Ingénierie d'Agents IA & Frameworks (LangChain / LlamaIndex / CrewAI)

Concevez des agents autonomes et des systèmes multi-agents : boucles ReAct, graphes cycliques LangGraph, orchestration CrewAI et observabilité LangSmith.

  • 4 modules
  • 12 leçons
  • 6 h de contenu
  • Exercices Python exécutables
  • Évaluation finale
#Agents IA#LangGraph#CrewAI#Multi-Agents#ReAct Pattern#LangSmith

Ce que vous allez apprendre

  • Fondations des Agents & Orchestration avec LangChain
  • Mémoire Contextuelle & Gestion des États
  • Systèmes Multi-Agents Collaboratifs avec CrewAI
  • Évaluation, Observabilité & Déploiement en Production

Programme

4 modules · 12 leçons · 6 h de contenu

1Fondations des Agents & Orchestration avec LangChain3 leçons · 1 h 30
  1. 1.1Anatomie d'un Agent IA : modèles de raisonnement (ReAct, Plan-and-Solve) et boucles d'action
  2. 1.2Chaînes et graphes avec LangChain & LangGraph : flux non-linéaires et gestion d'état
  3. 1.3Intégration d'outils (Tools & Toolkits) et exécution sécurisée d'APIs
2Mémoire Contextuelle & Gestion des États3 leçons · 1 h 30
  1. 2.1Types de mémoire pour LLM : mémoire tampon, fenêtrée, résumée et conversationnelle
  2. 2.2Persistance d'état et bases de données clé-valeur (Redis, SQLite) pour agents persistants
  3. 2.3Gestion de l'amnésie des agents et compactage intelligent des historiques de dialogue
3Systèmes Multi-Agents Collaboratifs avec CrewAI3 leçons · 1 h 30
  1. 3.1Architecture multi-agents : rôles, compétences et objectifs (Role, Goal, Backstory)
  2. 3.2Coordination séquentielle et hiérarchique avec CrewAI : délégation et supervision
  3. 3.3Protocoles de communication inter-agents et résolution des conflits de décision
4Évaluation, Observabilité & Déploiement en Production3 leçons · 1 h 30
  1. 4.1Traçabilité et observabilité avec LangSmith / Arize Phoenix : inspection des traces et latence
  2. 4.2Métriques d'évaluation des agents (fidélité aux outils, complétion des tâches, coût en tokens)
  3. 4.3Sécurité des agents : injection de prompt indirecte, boucles infinies et garde-fous (Guardrails)

Comment se déroule la formation

À votre rythme

Des leçons courtes ; votre progression est enregistrée et vous reprenez là où vous vous êtes arrêté.

En pratiquant

Des exemples de code Python à modifier et exécuter dans le navigateur, sans rien installer.

Une validation

Une évaluation finale s'ouvre quand vous avez parcouru l'essentiel de la formation.

Dans le même domaine

  • Data & intelligence artificielle📊 Intermédiaire · Calcul Vectorisé

    Data Science avec NumPy & Pandas

    Calcul matriciel vectorisé, manipulation de DataFrames, séries temporelles et modélisation statistique avancée avec NumPy et Pandas.

    ▶ Exercices Python

    4 modules · 16 leçons · 8 h

    Voir le programme Accès sur attribution
  • Data & intelligence artificielle🤖 Avancé · Deep Learning & MLOps

    Intelligence artificielle avec Python

    Deep Learning avec PyTorch, réseaux convolutifs, Transformers pour le NLP, quantification et déploiement d'API d'inférence en production.

    ▶ Exercices Python

    4 modules · 16 leçons · 8 h

    Voir le programme Accès sur attribution
  • Data & intelligence artificielle🐘 Avancé · Architecture Interne & PostGIS

    PostgreSQL Avancé & Données Spatiales PostGIS

    Maîtrisez les rouages de PostgreSQL (MVCC, WAL, EXPLAIN ANALYZE), l'indexation avancée GIN et BRIN, l'extension spatiale PostGIS et le part…

    4 modules · 16 leçons · 8 h

    Voir le programme Accès sur attribution