Des concepts de base des agents au déploiement en production, ce livre vous emmènera dans un voyage complet et approfondi pour comprendre les technologies de base et les applications pratiques des agents d'IA, y compris les outils d'agent et l'interopérabilité MCP, l'ingénierie du contexte et la mémoire de session, l'évaluation et l'optimisation de la qualité, le processus complet du prototype à la production et la construction de systèmes multi-agents utilisant le protocole Agent2Agent (A2A). Ce guide propose un programme d'apprentissage détaillé de 5 jours qui explique tous les aspects des agents d'IA : 📘 Jour 1 : Introduction aux agents - Notions de base sur les agents : Explorez les concepts fondamentaux, les caractéristiques déterminantes et les différences entre l'architecture des agents et les applications LLM traditionnelles, jetant ainsi les bases de la construction de systèmes intelligents et autonomes. Contenu principal : • Définition et caractéristiques des agents • Architecture des agents intelligents vs. applications traditionnelles • Autonomie et capacité de décision • Analyse de scénarios d'application pratiques 🛠️ Jour 2 : Outils d'agent et interopérabilité avec MCP - Approfondissez votre compréhension du monde des outils, de la façon dont les agents d'IA « passent à l'action » en tirant parti des capacités externes et des API, et explorez la facilité de découverte et d'utilisation des outils offerte par le protocole de contexte de modèle (MCP). Contenu principal : • Stratégie d'intégration d'outils externes • Explication détaillée du protocole MCP • Bonnes pratiques pour les appels d'API • Composition et optimisation de la chaîne d'outils 🧠 Jour 3 : Ingénierie du contexte : Sessions et mémoire – Découvrez comment concevoir des agents d’IA capables de se souvenir des interactions passées et de conserver le contexte. Apprenez à implémenter la mémoire à court et à long terme pour créer des agents plus performants, capables de gérer des tâches complexes et itératives. Contenu principal : • Gestion de l'état de session • Implémentation de la mémoire à court terme • Stockage en mémoire à long terme • Traitement des dialogues multi-tours 📊 Jour 4 : Qualité des agents – Évaluation et optimisation : Apprenez à concevoir des agents d’IA robustes et fiables en maîtrisant les disciplines clés de leur évaluation et de leur amélioration. Ce cours abordera l’observabilité, la journalisation et le traçage pour une meilleure visibilité, ainsi que les indicateurs clés et les stratégies d’évaluation pour optimiser les performances des agents. Contenu principal : • Cadre d'évaluation de la qualité • Observabilité et surveillance • Définition des indicateurs de performance • Stratégie d'optimisation continue 🚀 Jour 5 : Du prototype à la production – Au-delà des tests locaux, découvrez comment déployer et faire évoluer des agents d’IA pour une utilisation en conditions réelles. Ce cours abordera les bonnes pratiques de déploiement d’agents destinés à être utilisés par d’autres, notamment la création d’un véritable système multi-agents à l’aide du protocole Agent2Agent (A2A). Contenu principal : • Déploiement en environnement de production • Architecture de système multi-agents • Application du protocole A2A • Évolutivité et maintenance
Pourquoi ce guide est-il si important ? « Les agents d'IA représentent la prochaine étape de l'évolution de l'intelligence artificielle, passant des sychatimg.ai/zh/buy/ai-agentfs aux agents intelligents proactifs. » Ce guide propose un parcours d'apprentissage complet, de la théorie à la pratique, vous permettant de maîtriser toutes les compétences nécessaires pour créer des agents d'IA de qualité professionnelle. Ne manquez pas notre cours intensif de 5 jours sur les agents IA avec Google ! 🔗 https://t.co/533W0o6RO5