Construisez de véritables agents IA, de la première boucle à la production
Les agents IA sont des programmes qui utilisent des grands modèles de langage pour raisonner, appeler des outils et effectuer des actions multi-étapes — gérant des tâches que le code statique ne peut pas accomplir. Ce cursus couvre tout, de la façon dont une boucle d'agent LLM fonctionne réellement au déploiement d'agents fiables et observables en production. Le programme s'étend sur 60 cours répartis en six niveaux (A1 à C2), ancrés dans les outils utilisés par les praticiens aujourd'hui : LangChain, LangGraph, LlamaIndex, les bases de données vectorielles et les API d'appel de fonction exposées par chaque grand fournisseur de LLM.
Ce que vous apprendrez
Vous commencerez par les mécanismes des API LLM et l'ingénierie des prompts pour les agents, puis vous travaillerez sur le motif d'utilisation d'outils et d'appel de fonction qui rend les agents véritablement utiles. Les compétences essentielles incluent la construction de pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) et les intégrations de bases de données vectorielles, la construction d'agents de courrier électronique, de calendrier, Slack, GitHub et web-scraping, la conception de la mémoire conversationnelle et l'analyse de sortie structurée, la rédaction de tests d'agents et le débogage de boucles d'agents, et l'application du motif ReAct dans les agents multi-outils. Au niveau avancé, vous aborderez l'orchestration multi-agents, la planification à long horizon, les agents informatiques et navigateurs, les agents générateurs de code, l'isolation et l'exécution sécurisée du code, ainsi que la gouvernance des agents avec des journaux d'audit.
Le parcours d'apprentissage
Le parcours commence au niveau A1 avec Introduction aux agents LLM et progresse à travers les fondamentaux A2 — ingénierie des prompts, API LLM en pratique, opérations sur le système de fichiers et mémoire conversationnelle. B1 élargit la boîte à outils avec l'intégration d'API, les bases de RAG, les bases de données vectorielles, l'observabilité, les fondamentaux de LangChain et les agents spécifiques à un domaine pour les documents, l'analyse de données et l'automatisation des flux de travail. B2 approfondit ces connaissances via LangGraph pour les agents avec état, LlamaIndex, le motif ReAct, les architectures de mémoire, la conception asynchrone et événementielle, la sécurité des agents et les garde-fous, ainsi que l'optimisation des coûts et de la latence. Le niveau C1 couvre les techniques RAG avancées, l'orchestration multi-agents, le déploiement en production, l'ajustement fin des modèles pour les tâches d'agents et les pipelines multimodaux. Le cursus se termine au C2 avec Systèmes d'agents auto-améliorants et La route vers les systèmes autonomes.
Comment ça marche
Chaque cours est divisé en leçons courtes et ciblées que vous parcourez dans l'éditeur de code intégré avec des retours en temps réel. Un tuteur IA est disponible chaque fois que vous êtes bloqué, et chaque exercice repose sur du code exécutable pour que les concepts restent concrets plutôt que théoriques.