30 agents que tout ingénieur en IA doit construire : créez des systèmes d’agents prêts pour la production à l’aide d’architectures et de modèles éprouvés

Apprenez à transformer les capacités des LLM en systèmes d'agents prêts pour la production en utilisant des modèles pratiques et des approches orientées domaine, sous la direction d'Imran Ahmad, auteur de 50 Algorithms Every Programmer Should Know

Gratuit avec votre livre : version PDF sans DRM + accès au lecteur de nouvelle génération de Packt*

Caractéristiques principales Concevez et implémentez 30 architectures d'agents éprouvées utilisées dans des environnements de production réels Créez des flux de travail d'agents évolutifs, sécurisés et résilients qui vont au-delà des simples interfaces de chat Maîtrisez les principes fondamentaux des agents — perception, mémoire, raisonnement et planification — pour créer des systèmes véritablement autonomes Description du livre À mesure que l'IA évolue d'outils passifs en collaborateurs proactifs, les agents intelligents mènent un changement fondamental dans l'informatique. Ce guide fournit les connaissances essentielles sur les architectures d'agents, les outils pratiques et les approches de l'industrie nécessaires pour construire des systèmes d'IA robustes et autonomes qui font plus que simplement générer du texte — ils agissent.

Vous commencerez par maîtriser les capacités fondamentales : perception, mémoire, raisonnement, planification et apprentissage. Vous obtiendrez une compréhension approfondie des boucles cognitives qui alimentent le comportement autonome et construirez des architectures sophistiquées en utilisant des frameworks tels que LangChain et LangGraph.

Le livre explore des applications à fort impact dans divers secteurs, y compris le développement logiciel, la finance, la fabrication, le juridique et l'éducation, pour montrer comment les agents optimisent les flux de travail, automatisent le contrôle qualité et améliorent les systèmes de conseil. À travers des études de cas réelles, vous créerez des agents capables de raisonnement contextuel, d'utilisation efficace des outils et d'une collaboration humaine transparente. Enfin, vous apprendrez des stratégies essentielles pour le déploiement, la gestion et l'alignement éthique, garantissant que vos solutions d'IA sont à la fois évolutives et responsables dans les environnements de production.

Que vous construisiez votre premier agent intelligent ou que vous amélioriez des systèmes d'entreprise, ce livre fournit des conseils clairs et exploitables pour créer des solutions d'IA évolutives et responsables.

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Ce que vous allez apprendre Déployez des systèmes d'agents prêts pour la production qui évoluent de manière sécurisée et fiable Utilisez LangChain et LangGraph pour construire des agents autonomes avec des architectures modulaires Implémentez des agents avec des capacités sophistiquées de mémoire, de planification et de raisonnement Intégrez de manière transparente des outils, des API et des données externes dans les flux de travail des agents Établissez des cadres d'évaluation robustes pour mesurer et optimiser les performances des agents Implémentez des garde-fous et des fonctionnalités d'explicabilité pour garantir un déploiement éthique et sûr Construisez des systèmes multi-agents pour l'orchestration de tâches complexes et collaboratives Appliquez des architectures d'agents spécifiques dans les domaines de la santé, de la finance et du juridique Pour qui est ce livre Ce livre est conçu pour les ingénieurs en IA, les développeurs de logiciels, les chercheurs en apprentissage automatique et les leaders techniques qui construisent des systèmes intelligents ou déploient des applications alimentées par des LLM. Il est particulièrement bénéfique pour les professionnels passant de l'apprentissage automatique traditionnel aux architectures basées sur les agents ou ceux qui résolvent des défis d'automatisation complexes. Une expérience de Python et des connaissances de base en apprentissage automatique sont recommandées pour tirer le meilleur parti des implémentations de code.

Table des matières Fondements de l'ingénierie des agents La boîte à outils de l'ingénieur d'agents L'art du prompting d'agents Déploiement d'agents et développement responsable Architectures cognitives fondamentales Recherche d'information et agents de connaissances Manipulation d'outils et agents d'orchestration Agents d'analyse de données et de raisonnement (N.B. Veuillez utiliser l'option Lire un extrait pour voir les chapitres suivants)