Agents d'IA : Implémentation et automatisation des flux de travail

L'intelligence artificielle évolue, passant de simples chatbots à des agents autonomes capables de planifier et d'exécuter des tâches en plusieurs étapes. Ce changement nécessite une nouvelle compréhension de la manière de structurer les flux de travail et de gérer le raisonnement de l'IA pour obtenir des résultats fiables. Dans ce cours, vous passerez du simple prompting à la compréhension de la logique derrière des systèmes agentiques sophistiqués capables d'interagir avec des données et des outils. Vous apprendrez les principes fondamentaux de la prise de décision autonome et comment maintenir le contrôle sur les résultats de l'IA dans des environnements professionnels. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture de base et la terminologie des agents d'IA modernes. - Appliquer des techniques de prompt engineering pour améliorer le raisonnement et la planification des agents. - Mettre en œuvre des modèles de Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour les agents sensibles aux données. - Configurer les agents pour qu'ils utilisent des outils externes et des API pour l'exécution des tâches. - S'exercer à concevoir des flux de travail agentiques pour la résolution de problèmes complexes. - Explorer le rôle des bases de données vectorielles dans la fourniture d'une mémoire à long terme aux agents. Le cours commence par des définitions fondamentales et l'historique du comportement agentique avant de vous guider à travers la logique pratique de la configuration des systèmes autonomes. Vous lirez des explications détaillées et analyserez des exemples écrits pour comprendre comment ces systèmes fonctionnent. Ce cours est conçu pour les débutants qui souhaitent comprendre la prochaine génération de technologie d'IA. Aucune expérience préalable en implémentation d'IA n'est requise pour commencer. Commencez votre voyage dans le monde des agents d'IA autonomes dès aujourd'hui.