Formation LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés
Construisez des applications IA multi-agents capables de raisonner, mémoriser et collaborer grâce aux graphes d'exécution LangGraph !
Vue d'ensemble
- Connaissances de base en Python
- Notions élémentaires sur les LLM (Large Language Models) et le prompting
- Familiarité avec l'écosystème LangChain (concepts de base)
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
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
– 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
– 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
– 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
– 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
– 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)
– Refactoring d’un graphe existant selon les bonnes pratiques de structuration
– Réalisation d’un mini-projet intégrateur mobilisant l’ensemble des compétences acquises
Prochaines sessions
Avis des participants
Formation claire, structurée et directement applicable. Le formateur a pris le temps de répondre à toutes nos questions avec des exemples concrets.
Très bon équilibre entre théorie et pratique. Les exercices permettent de comprendre rapidement les concepts et de les mettre en œuvre.
Un formateur expérimenté, pédagogue et disponible. Je repars avec des méthodes et des outils que je peux utiliser immédiatement dans mon travail.
Le contenu était dense, mais très bien expliqué. Le rythme a été adapté au niveau du groupe et chacun a pu progresser.
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Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
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