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Plan du cours
Introduction aux environnements Python pour le développement agentique
- Installation de Python, des environnements virtuels et gestion des dépendances
- Utilisation de Git et Docker pour le versionnement et l'isolation
- Meilleures pratiques pour des environnements reproductibles
Vue d'ensemble des SDK et des cadres pour 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 à des outils externes et des API
- 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 d'API et gestion des clés
- Utilisation de sources de données externes et d'appels de fonctions personnalisées
Orchestration des agents et modèles de communication
- Collaboration multi-agents à l'aide d'AutoGen
- Délégation de tâches et logique de planification
- Orchestration pilotée par événements et asynchrone
Tests, 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 journalisation structurée 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 à long terme
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de la programmation Python et de la gestion des packages
- De l'expérience avec les API REST et les structures de données JSON
- Une familiarité de base avec l'entrées/sorties asynchrones (I/O) dans Python
Public cible
- Ingénieurs backend
- Ingénieurs plateforme
- Ingénieurs ML
21 Heures