Ingénierie de contexte pour les agents IA avec LangGraph

Alors que les agents IA deviennent plus autonomes, la gestion de ce dont ils se souviennent et comment ils récupèrent les informations est la clé pour construire des applications fiables. Une mauvaise gestion du contexte entraîne des hallucinations, une perte d'état et une utilisation inefficace des tokens. Ce cours textuel vous guide des concepts fondamentaux de l'ingénierie de contexte à la construction de flux d'agents IA structurés et stateful. Vous comprendrez comment structurer les prompts, gérer la mémoire conversationnelle et fournir les bonnes données à vos agents au bon moment. Ce que vous apprendrez : 1. Comprendre la terminologie de base de l'ingénierie de contexte, de l'état agentique et des architectures cognitives. 2. Concevoir des flux d'agents stateful en utilisant LangGraph pour maintenir le contexte lors de tâches en plusieurs étapes. 3. Implémenter des modèles de génération augmentée par récupération (RAG) pour injecter dynamiquement des données externes pertinentes. 4. Gérer les limites de tokens et la rétention de mémoire en utilisant des stratégies de fenêtrage et de résumé. 5. Structurer les prompts système et les instructions de l'agent pour assurer une utilisation prévisible des outils et une prise de décision. 6. Déboguer les problèmes liés au contexte et optimiser les réponses de l'agent grâce à des exercices écrits structurés. Vous commencerez par les définitions essentielles des fenêtres de contexte et des machines à états, puis vous progresserez étape par étape dans la conception de flux de mémoire d'agent complexes. Grâce à des explications écrites claires et des extraits de code pratiques, vous apprendrez à construire des pipelines de contexte robustes pour des applications réelles. Ce cours est conçu pour les débutants et les passionnés d'IA qui souhaitent construire des agents plus intelligents, sans prérequis avancés. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser l'art de l'ingénierie de contexte et construire des agents IA plus fiables.