Formation LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés.

Programme de formation LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés.

Introduction à LangGraph et aux workflows IA

– Écosystème LangChain et positionnement de LangGraph : comprendre le rôle de LangGraph dans l’architecture d’applications IA modernes
– Cas d’usage des agents LLM : chatbots conversationnels, assistants autonomes, systèmes multi-agents
– Graphes dirigés pour l’IA : pourquoi modéliser un workflow sous forme de nœuds et d’arêtes plutôt qu’une chaîne linéaire
– Architecture d’un graphe LangGraph : nœuds, arêtes, conditions de routage et flux d’exécution

Exemples d’activités pratiques :
– Installation de l’environnement et création d’un premier graphe LangGraph minimal
– Cartographie d’un cas d’usage réel sous forme de graphe (identification des nœuds et arêtes)

Construction d’un agent LLM avec LangGraph

– Création d’un agent mono-tâche : définir un graphe simple avec un nœud LLM et une boucle de décision
– Gestion de l’état (StateGraph) : structurer les données qui circulent entre les nœuds du graphe
– Mémoire conversationnelle : intégrer l’historique des échanges dans le contexte de l’agent
– Visualisation du graphe : outils de rendu et d’interprétation pour comprendre le flux d’exécution

Exemples d’activités pratiques :
– Transformation d’un chatbot classique en agent LangGraph avec mémoire conversationnelle
– Visualisation et analyse du flux d’exécution d’un agent sur un scénario concret

Persistance et mécanismes de rejeu

– Checkpointers : sauvegarder l’état d’un graphe à chaque étape pour garantir la reprise après interruption
– Time travel : rejouer un graphe depuis un point de sauvegarde pour tester des variantes décisionnelles
– Stratégies de persistance : choisir le backend adapté (mémoire, SQLite, base de données) selon le contexte d’usage
– Débogage par le rejeu : utiliser le time travel comme outil de diagnostic pour comprendre le comportement d’un agent

Exemples d’activités pratiques :
– Mise en place de checkpointers et test de reprise après interruption simulée
– Rejeu d’un scénario avec le time travel pour comparer deux chemins décisionnels

Orchestration multi-agents

– Architecture multi-agents : concevoir un système où plusieurs agents spécialisés collaborent via un graphe partagé
– Rôles et responsabilités : définir des agents avec des périmètres distincts (recherche, analyse, rédaction, validation)
– Collaboration et délégation : mécanismes de routage pour diriger le flux vers le bon agent selon le contexte
– Gestion des conflits et convergence : stratégies pour agréger les résultats de plusieurs agents

Exemples d’activités pratiques :
– Conception d’un système multi-agents pour un assistant de réservation intelligent
– Implémentation d’un graphe avec routage conditionnel entre agents spécialisés

Intégration d’outils externes et tool calling

– Tool calling avec LangGraph : permettre à un agent d’invoquer des fonctions Python ou des API tierces
– Connecteurs et outils personnalisés : créer des outils métier (accès base de données, appels API REST, recherche web)
– Prise de décision dynamique : laisser le LLM choisir quel outil utiliser en fonction du contexte
– Robustesse des appels : gestion des erreurs, timeouts et retries dans un graphe d’exécution

Exemples d’activités pratiques :
– Création d’un outil personnalisé et intégration dans un agent LangGraph
– Mini-projet combinant mémoire persistante, multi-agents et outils externes

Bonnes pratiques et perspectives de mise en production

– Organisation du code : structurer un projet LangGraph maintenable et testable
– Tests et validation : stratégies pour tester un graphe d’agents (tests unitaires, scénarios de bout en bout)
– Streaming et réactivité : notions de streaming pour des interactions en temps réel avec l’utilisateur
– Perspectives de déploiement : panorama des options pour mettre un agent en production (API, conteneurisation, plateformes cloud)

Exemples d’activités pratiques :
– Refactoring d’un graphe existant selon les bonnes pratiques de structuration
– Réalisation d’un mini-projet intégrateur mobilisant l’ensemble des compétences acquises