Ce chapitre présente les concepts essentiels et la configuration nécessaires pour créer des flux de travail agents avec LlamaIndex. Mettez la main à la pâte avec des outils comme Tavily et les modèles OpenAI, définissez votre première fonction d'outil et créez un agent intelligent capable d'interagir avec le Web. À la fin, vous aurez un agent IA pleinement fonctionnel construit avec LlamaIndex, prêt à s'attaquer à des tâches concrètes.

Bienvenue !

Premiers pas avec LlamaIndex

Qu'est-ce qu'un agent ?

Créer un agent

Les agents se souviennent-ils ?

Maintenir l'état entre les exécutions de l'agent

Diffusion en continu du résultat et des événements

Pourquoi se limiter à un seul agent quand vous pouvez former une équipe? Dans ce chapitre, vous découvrirez la puissance des systèmes multiagents, où des agents spécialisés travaillent ensemble comme une équipe de recherche, chacun avec un rôle précis. Vous construirez votre propre flux de travail collaboratif d'agents qui cherche, rédige et révise, démontrant comment le travail d'équipe rend votre IA plus futée et plus évolutive.

Qu'est-ce qu'un système multiagent ?

Système multiagents avec AgentWorkflow

Créer des flux de travail agentiques à partir de zéro

Concevoir des enchaînements multiétapes avec des événements personnalisés

Concurrence et collecte d'événements

Assembler un système multiagent

Ajouter de l'autoréflexion au flux de travail

Récapitulatif

Créer un flux de recherche approfondie

Prêt à créer votre propre équipe d'agents IA? Dans ce cours, vous commencerez avec un seul assistant intelligent pour évoluer vers de véritables flux de travail agents capables de planifier, chercher, mémoriser et collaborer. Avec LlamaIndex, vous concevrez des systèmes puissants qui s'attaquent à des tâches complexes comme la recherche approfondie et la rédaction de rapports. En cours de route, vous apprendrez à orchestrer des outils, la mémoire et la collaboration entre plusieurs agents pour donner vie à vos flux de travail IA.

<h2>Créez des agents d’IA intelligents et performants à partir de zéro</h2>

Apprenez à créer des flux de travail agentiques intelligents de A à Z à l’aide de LlamaIndex, un puissant cadre pour orchestrer le comportement de l’IA. En commençant par une configuration à agent unique et en évoluant vers une collaboration multi-agents, vous créerez un système capable d’effectuer des recherches, de générer des rapports et de réfléchir à ses propres résultats.
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<h2>Créer et orchestrer des flux de travail agentiques</h2>

Vous commencerez par configurer un agent d’IA simple à l’aide de la classe AgentWorkflow et en le connectant à des fonctionnalités telles que la recherche sur le Web. Vous apprendrez à donner une « mémoire » à vos agents à l’aide du contexte et à rendre leurs réponses plus dynamiques grâce aux sorties en continu. Au fil du cours, vous explorerez des fonctionnalités avancées comme la gestion des événements, l’exécution concurrente et la création de flux de travail personnalisés à l’aide d’une logique basée sur des étapes. Vous mettrez également en œuvre des boucles d’autoréflexion pour permettre aux agents d’améliorer leurs propres résultats.
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<h2>Concevez des systèmes multi-agents avec LlamaIndex</h2>

À l’étape finale, vous irez au-delà des systèmes à agent unique en concevant des équipes d’agents d’IA qui travaillent ensemble. Vous créerez des flux de travail où chaque agent assume un rôle spécialisé — comme la recherche, la rédaction et la révision — et partage l’information par l’entremise d’un contexte commun. Vous expérimenterez des flux de travail séquentiels, en boucle et à embranchements, tout en acquérant des connaissances sur la façon de gérer des tâches complexes avec plusieurs agents.

Intermediate Python

Créez des flux de travail IA avec LlamaIndex pour planifier, chercher, mémoriser et collaborer.

Créer des flux de travail agents avec LlamaIndex

Créez des flux de travail agentiques en IA capables de planifier, chercher, mémoriser et collaborer, avec LlamaIndex.

Assembler un système multiagent

Créer des flux de travail agents avec LlamaIndex

Instructions de l’exercice

Exercice interactif pratique