Modèles architecturaux à base d'agents pour la construction de systèmes multi-agents : Modèles de conception et pratiques éprouvées pour l'IA générative, les agents, le RAG, le LLMOps et les systèmes d'IA à l'échelle de l'entreprise

Transformez les expériences GenAI en agents intelligents prêts pour la production grâce à des systèmes d'IA évolutifs, des modèles architecturaux, des frameworks, ainsi que les meilleures pratiques en matière d'IA responsable et de gouvernance.

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

Caractéristiques principales Créez des systèmes GenAI robustes à agent unique et multi-agents pour une utilisation en entreprise. Comprenez le modèle de maturité GenAI et IA agentique et la feuille de route d'adoption en entreprise. Utilisez l'ingénierie et l'optimisation des prompts, divers styles de RAG, et LLMOps pour améliorer la capacité et les performances de l'IA. L'achat du livre imprimé ou Kindle inclut un eBook PDF gratuit. Description du livre L'IA générative a dépassé le battage médiatique, et les entreprises sont maintenant confrontées au défi de transformer les prototypes en solutions évolutives. Ce livre est votre guide pour construire des agents intelligents alimentés par des LLM.

En commençant par un modèle de maturité GenAI, vous apprendrez comment évaluer la préparation de votre organisation et créer une feuille de route vers l'adoption de l'IA agentique. Vous maîtriserez des sujets fondamentaux tels que la sélection de modèles et le déploiement de LLM, en progressant vers des méthodes avancées telles que RAG, le fine-tuning, l'apprentissage en contexte, et LLMOps, en particulier dans le contexte de l'IA agentique. Vous explorerez une riche bibliothèque de modèles de conception d'IA agentique pour aborder la coordination, l'explicabilité, la tolérance aux pannes et l'interaction homme-agent. Ce livre introduit une architecture multi-agents hiérarchique concrète où des agents orchestrateurs de haut niveau gèrent des flux de travail commerciaux complexes en déléguant des sous-processus entiers à des agents spécialisés. Vous verrez comment ces agents collaborent et communiquent en utilisant le protocole Agent-to-Agent (A2A).

Pour garantir que vos systèmes sont prêts pour la production, nous fournissons un cadre pratique pour l'observabilité utilisant des rappels de cycle de vie, vous donnant la traçabilité granulaire nécessaire pour le débogage, la conformité et la gestion des coûts. Chaque modèle est étayé par des scénarios réels et des exemples de code utilisant l'Agent Development Kit (ADK) open source.

*Inscription par e-mail et preuve d'achat requises

Ce que vous apprendrez Appliquer des modèles de conception pour gérer la dérive des instructions, améliorer la coordination et construire des systèmes d'IA tolérants aux pannes. Concevoir des systèmes avec les trois couches de la pile agentique : appel de fonction, protocoles d'outils (MCP) et collaboration A2A. Développer des applications GenAI responsables, éthiques et gouvernables. Utiliser des frameworks tels que ADK, LangGraph et CrewAI avec des exemples de code. Maîtriser l'ingénierie des prompts, LLMOps et les meilleures pratiques d'AgentOps. Construire des systèmes agentiques en utilisant RAG, le fine-tuning et l'apprentissage en contexte. À qui s'adresse ce livre Ce livre est destiné aux développeurs d'IA, aux data scientists et aux professionnels désireux d'appliquer la GenAI et l'IA agentique pour résoudre des défis commerciaux. Une compréhension de base des concepts de données et de logiciels est attendue. Le livre offre un chemin clair pour les débutants tout en fournissant des informations avancées pour les personnes qui expérimentent déjà la technologie. Avec des études de cas réelles, des guides techniques et des exemples axés sur la production, le livre prend en charge un large éventail de niveaux de compétences, de l'apprentissage des fondamentaux à la construction de systèmes d'IA autonomes sophistiqués pour une utilisation en entreprise.

Table des matières GenAI en entreprise : paysage, maturité et orientation agent Les LLM prêts pour les agents : sélection, déploiement et adaptation Le spectre de l'adaptation des LLM pour les agents : du RAG au Fine-tuning Architecture de l'IA agentique : composants et interactions Modèles de coordination multi-agents Explicabilité et conformité Modèles agentiques Robustesse et modèles de tolérance aux pannes Modèles d'interaction homme-agent Modèles au niveau de l'agent (N.B. Veuillez utiliser l'option Lire un extrait pour voir les chapitres suivants)