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Plan du cours

Introduction aux agents IA interactifs

  • Aperçu des capacités interactives d'AgentCore
  • Conception de workflows riches grâce à la mémoire et aux outils
  • Cas d'usage dans l'analytique, l'automatisation et le support

Travailler avec AgentCore Memory

  • Configuration de la persistance des sessions
  • Conception de workflows multi-étapes conscients du contexte
  • Labo pratique : construction d'un agent d'analyse de données activé par la mémoire

Calcul dynamique avec l'interpréteur de code

  • Opérations prises en charge et contraintes de sécurité
  • Exécution sécurisée des transformations et des calculs
  • Labo pratique : activation de transformations de données en temps réel

Interaction en temps réel avec l'outil de navigateur

  • Mise en place de l'outil de navigateur pour les workflows d'agent
  • Récupération de données et interactions avec l'interface utilisateur
  • Labo pratique : construction d'un agent doté de capacités d'interaction web

Combiner mémoire, code et outils de navigateur

  • Chaînage des workflows entre la mémoire et les outils
  • Conception de workflows interactifs multimodaux
  • Labo pratique : construction d'un assistant de support client

Tests et observabilité

  • Débogage des workflows interactifs
  • Journaux et suivi de l'utilisation des outils
  • Labo pratique : tableaux de bord d'observabilité pour les agents interactifs

Meilleures pratiques pour le déploiement en entreprise

  • Équilibre entre interactivité, sécurité et gouvernance
  • Optimisation des performances et de l'expérience utilisateur
  • Études de cas d'adoption par les entreprises

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience en Python ou en JavaScript pour le prototypage
  • Comprendre la conception d'applications pilotées par des LLM
  • Familiarité avec les flux de données basés sur le cloud

Public cible

  • Ingénieurs ML
  • Scientifiques de données
  • Développeurs axés sur l'expérience utilisateur (UX)
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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