LangGraph
Extension de LangChain qui modélise les applications d'IA sous forme de graphes d'états, adaptée aux agents complexes avec boucles et décisions conditionnelles.
Définition
LangGraph est une extension de LangChain qui modélise les applications d'IA sous forme de graphes d'états, plus adaptée aux agents complexes nécessitant des boucles, des décisions conditionnelles ou des reprises sur erreur.
Là où une simple chaîne linéaire de prompts atteint vite ses limites pour des tâches complexes, LangGraph permet de construire des workflows d'agents IA plus prévisibles, contrôlables et faciles à déboguer.
Formations intégrant LangGraph
LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés
Construisez des applications IA multi-agents capables de raisonner, mémoriser et collaborer grâce aux graphes d'exécution LangGraph !
LangChain : développer des applications IA et agents intelligents
Maîtrisez le framework de référence pour créer des applications d'IA générative, des pipelines RAG aux agents autonomes !
Prompt engineering : obtenir des résultats fiables et exploitables avec les IA génératives
Passez du prompt approximatif qui « donne quelque chose » au prompt méthodique qui produit un résultat directement utilisable dans votre travail.
Spring AI : L’IA générative pour Java
Maîtrisez l’avenir du développement Java avec Spring AI et libérez tout le potentiel de l’intelligence artificielle dans vos applications !
Fine-tuning des LLM : techniques, outils et bonnes pratiques
De la donnée au modèle réellement adapté à votre cas d’usage !
MCP (Model Context Protocol) : connecter les agents IA aux outils métier
2 jours de formation pour apprendre à faire communiquer vos applications avec un LLM !
Questions fréquentes
Qu'est-ce que LangGraph ?
Extension de LangChain qui modélise les applications d'IA sous forme de graphes d'états, adaptée aux agents complexes avec boucles et décisions conditionnelles.
Quelles formations Sparks abordent LangGraph ?
LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés, LangChain : développer des applications IA et agents intelligents, Prompt engineering : obtenir des résultats fiables et exploitables avec les IA génératives, Spring AI : L’IA générative pour Java, Fine-tuning des LLM : techniques, outils et bonnes pratiques, MCP (Model Context Protocol) : connecter les agents IA aux outils métier.