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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