Formation IA Agentique : concevoir et développer des agents LLM autonomes New
Maîtrisez les design patterns agentiques pour construire des systèmes IA capables de raisonner, utiliser des outils et coordonner plusieurs agents spécialisés !
Vue d'ensemble
- Maîtrise de Python (niveau intermédiaire)
- Connaissance des APIs REST (requêtes, réponses, authentification)
- Bases en IA générative (avoir utilisé un LLM via API ou interface)
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction à l'IA agentique et aux workflows autonomes
– Agents vs chatbots : comprendre ce qui distingue un agent autonome d’un assistant conversationnel classique
– Degrés d’autonomie : du prompt unique au système multi-agents entièrement orchestré
– Design patterns agentiques : les 4 motifs fondamentaux (réflexion, tool use, planification, multi-agent)
– Cas d’usage sectoriels : service client, analyse de données, automatisation de workflows, génération de contenu
– Décomposition de tâches : identifier les étapes d’un workflow et évaluer ce qui peut être délégué à un agent
– Exploration d’un agent de recherche autonome pour comprendre le fonctionnement d’un workflow agentique
– Analyse comparative d’un prompt direct vs un workflow agentique sur une même tâche
Réflexion et amélioration itérative des sorties
– Pattern de réflexion : l’agent évalue ses propres sorties et itère pour améliorer la qualité
– Boucle réflexive : architecture d’un cycle génération → critique → régénération
– Auto-critique vs feedback externe : deux approches complémentaires pour corriger les erreurs
– Évaluation de l’impact : mesurer concrètement le gain de qualité apporté par la réflexion
– Implémentation d’un workflow de génération de graphiques avec boucle de réflexion
– Amélioration de la génération de requêtes SQL par itération réflexive
Utilisation d'outils et intégration d'APIs
– Function calling : permettre à un agent d’invoquer des fonctions Python comme des outils
– Syntaxe et déclaration d’outils : définir les schémas, paramètres et descriptions pour le LLM
– Exécution de code : donner à l’agent la capacité d’écrire et d’exécuter du code dynamiquement
– Intégration d’APIs externes : connecter un agent à des bases de données, services web et moteurs de recherche
– MCP (Model Context Protocol) : protocole standardisé pour exposer des outils aux LLMs de manière interopérable
– Transformation de fonctions Python en outils utilisables par un agent
– Construction d’un assistant email capable de lire, trier et répondre via des outils
Planification et exécution de tâches complexes
– Décomposition de problèmes : faire raisonner l’agent pour découper une tâche complexe en étapes exécutables
– Pattern Plan & Execute : séparer la phase de planification de la phase d’exécution
– Re-planification dynamique : adapter le plan en cours d’exécution selon les résultats intermédiaires
– Pattern ReAct (Reasoning + Acting) : combiner raisonnement et actions dans une boucle unifiée
– Parallélisation et dépendances : orchestrer l’exécution de tâches indépendantes et gérer les séquences
– Développement d’un agent de service client capable de planifier et exécuter des actions (consultation de base, remboursement, escalade)
– Implémentation d’un agent planificateur avec exécution de code
Systèmes multi-agents et orchestration
– Agent unique vs multi-agents : quand et pourquoi distribuer le travail entre plusieurs agents spécialisés
– Architectures multi-agents : réseau (peer-to-peer), superviseur centralisé, hiérarchie d’agents
– Patterns de communication : échange de messages, mémoire partagée, protocoles de coordination
– Mémoire et état : gestion d’état par agent, mémoire partagée vs isolée, persistance
– Graphes d’agents : modéliser les interactions entre agents comme un graphe d’exécution
– Construction d’une équipe de recherche multi-agents (collecte, analyse, synthèse) avec coordination par superviseur
– Implémentation d’un système multi-agents coordonné avec gestion de la mémoire partagée
Évaluation, optimisation et bonnes pratiques
– Évaluations (evals) : concevoir des métriques pour mesurer la performance d’un système agentique
– Évaluations composant par composant : isoler et tester chaque maillon du workflow
– Analyse d’erreurs : diagnostiquer les échecs et prioriser les améliorations
– Optimisation des coûts et de la latence : réduire les appels LLM inutiles, paralléliser, gérer les timeouts
– Human-in-the-loop : intégrer des points de validation humaine dans les workflows critiques
– Mise en place d’évaluations automatisées sur un workflow agentique existant
– Analyse d’erreurs et optimisation coût/latence d’un système multi-agents
Prochaines sessions
Avis des participants
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