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[Recommandation de livre] Un guide illustré des agents IA 📚 Aperçu du livre Le guide illustré des agents IA, par @MaartenGr et @JayAlammar, utilise des centaines d'illustrations graphiques claires pour expliquer comment les agents IA sont construits, leurs processus de pensée et leurs orientations futures. 🎯 Valeurs fondamentales : Ce livre révèle ce qui se passe réellement à l’intérieur des systèmes d’agents intelligents : L'IA ne se limite plus à répondre à des questions ou à effectuer de simples tâches d'écriture. Son intelligence réside dans sa capacité à raisonner, à planifier et à agir de manière autonome. Elle transforme rapidement de nombreux secteurs d'activité et notre vie quotidienne. 📖 La structure du contenu du livre adopte un cadre progressif, allant des applications de base aux applications professionnelles : 1. Section de base (chapitres 1 à 7) • Qu’est-ce qu’un agent d’IA ? • Principes fondamentaux des grands modèles de langage • Grands modèles de langage basés sur l’inférence • Techniques d’amélioration des grands modèles de langage (chapitres 4 à 6) • Système de mémoire (mémoire à court terme/à long terme) • RAG et RAG agentique • Ingénierie du contexte • Utilisation et création d'outils • MCP • Architecture des systèmes d'agents intelligents 2. Applications spécialisées (Chapitres 8 à 13) 8. Collaboration multi-agents 9-10. Agents intelligents multimodaux 11-12. Agents intelligents codés 13. Agents intelligents miniatures 🔑 Principaux points techniques : Mécanismes de mémoire • Mémoire à court terme : Traite les informations relatives à la tâche immédiate • Mémoire à long terme : Stocke les connaissances de manière permanente • Technologie RAG : Récupère dynamiquement des bases de connaissances externes • RAG agentique : Une méthode plus proactive d’acquisition d’informations Ingénierie du contexte ; conception précise du contenu contextuel ; optimisation contextuelle des systèmes multi-agents ; utilisation du contexte comme spécification du système. Compétences en matière d'utilisation d'outils : création et définition d'outils, sélection et invocation d'outils, traitement des résultats et amélioration par l'apprentissage (apprentissage contextuel, réglage fin supervisé, apprentissage par renforcement). MCP • Mécanisme de communication standardisé pour agents intelligents • Composants principaux et flux de données Lien vers le livre en ligne