Créez des systèmes agentiques intelligents ! Découvrez les composantes clés des agents LangChain, y compris comment les invites, les LLM et les outils travaillent ensemble pour raisonner et agir. Vous configurerez un agent avec l'API d'OpenAI, définirez des outils personnalisés et vous attaquerez à des tâches concrètes comme des calculs mathématiques. De plus, explorez comment LangChain organise les données à l'aide de graphes, de nœuds et d'arêtes.

Les agents dans LangChain

Créer un agent ReAct

Composantes des agents LangChain

Créer des outils personnalisés

Créer un outil pour des calculs mathématiques

Intégrer des outils personnalisés et des requêtes

Conversation avec un agent ReAct

Configuration de la conversation

Poser des questions sur l'historique de conversation

L'essentiel des agents LangChain

Créez des robots conversationnels dynamiques et enrichis d'outils avec LangChain et LangGraph ! Vous verrez comment bâtir un robot qui s'adapte aux entrées de l'utilisateur en définissant des états et en intégrant des API externes pour récupérer de l'information en temps réel. Vous relierez ces composantes dans une structure de graphe réactive, ce qui permettra des transitions fluides entre la conversation et les réponses assistées par des outils. À la fin, vous aurez un cadre de robot conversationnel représenté visuellement, avec un raisonnement amélioré et des flux de travail en plusieurs étapes.

Créer des graphes pour les robots conversationnels

États du graphe et de l'agent

Ajout de nœuds et d'arêtes

Générer des réponses de clavardobot

Requêtes et réponses

Générer un diagramme de graphe

Ajouter des outils externes à un robot conversationnel

Créer un outil Wikipedia

Ajouter un outil à un graphe

Ajouter de la mémoire et une conversation

Visualiser le graphe et retourner les sorties des outils

Ajouter de la mémoire au graphe

Utiliser la mémoire du graphe pour la conversation

Créer des robots conversationnels avec LangGraph

Élargissez votre robot conversationnel avec des outils dynamiques et de la mémoire ! Définissez et intégrez plusieurs outils dans des flux de travail flexibles, créez des fonctions pour l'appel dynamique d'outils et configurez votre robot pour gérer plusieurs outils. Organisez la mémoire et les résultats afin de permettre des conversations entrelacées sur plusieurs tours. À la fin, vous aurez créé un robot conversationnel sophistiqué capable d'interactions complexes.

Définir plusieurs outils

Créer un outil qui invoque le LLM

Créer un outil avec du code Python

Lier plusieurs outils

Définir des nœuds et des arêtes pour des appels de fonctions flexibles

Définir une fonction qui arrête le chatbot

Créer une fonction qui retourne une réponse de LLM

Créer le parcours de graphe pour plusieurs outils

Organiser les résultats du chatbot avec la mémoire

Configurer les résultats pour plusieurs outils

Activer une conversation à plusieurs tours avec mémoire

Félicitations !

Créer des agents de clavardage dynamiques

Chaque jour, des systèmes intelligents transforment les industries — qu'il s'agisse de soutien à la clientèle automatisé, de recommandations personnalisées ou de traitement dynamique des données. Les flux de travail agentiques, qui combinent des modèles de langue et des outils pour exécuter des tâches complexes, sont au cœur de cette transformation. Ce cours décortique les composantes essentielles de ces flux et explique comment les créer, les personnaliser et les optimiser. Vous apprendrez les principes clés derrière les agents LangChain, notamment la configuration des invites, l'intégration d'outils et la gestion de flux de travail complexes avec LangGraph. À la fin du cours, vous serez en mesure de bâtir des systèmes intelligents qui automatisent des tâches complexes, améliorent la productivité et offrent des solutions dynamiques adaptées aux besoins d'affaires spécifiques.

Les flux de travail agentiques qui intègrent des LLM et des outils pour accomplir des tâches nuancées sont à l’avant-garde de la transformation de l’IA. Dans ce cours, vous apprendrez les principes clés qui sous-tendent les agents LangChain, notamment la configuration des invites, l’intégration d’outils et la gestion de flux de travail complexes. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de créer des systèmes intelligents qui automatisent des tâches complexes, améliorent la productivité et offrent des solutions dynamiques adaptées à des besoins d’affaires précis.
<h2>Maîtrisez les essentiels des agents LangChain</h2>
Vous apprendrez à intégrer des prompts, des modèles de langage et des outils dans des flux de travail à l’aide du cadre Reasoning and Action (ReAct). Après cela, vous serez en mesure de configurer des flux de travail agentiques, de configurer des outils et de comprendre les principes fondamentaux des agents LangChain tout en visualisant ces flux de travail avec LangGraph. Vous créerez des agents personnalisés, configurerez des outils pour accéder à des sources de données externes comme l’API Wikipédia et gérerez les états des agents. Vous serez guidé dans la définition des nœuds et des arêtes, la création de parcours conditionnels et l’assemblage de flux de travail complexes qui s’adaptent à diverses conditions.
<h2>Créer des agents de clavardage dynamiques</h2>
Enfin, vous apprendrez à surveiller les messages, à définir des nœuds pour un appel de fonctions flexible et à configurer votre chatbot pour la gestion de plusieurs outils. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de créer des systèmes intelligents qui automatisent des tâches complexes, améliorent la productivité et offrent des solutions dynamiques adaptées à des besoins d’affaires précis.

Developing LLM Applications with LangChain

Comprenez les bases des agents LangChain et créez des agents de chat personnalisés.

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

Maîtrisez les composants fondamentaux des agents LangChain et créez des agents de clavardage personnalisés.

Développer des applications avec LangChain

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Ajouter des outils externes à un chatbot

Outils externes avec LangGraph

Ajouter un outil Wikipedia

Autres outils d'API

Ajouter des nœuds d'outil

Passons à la pratique !

Créer des robots conversationnels avec LangGraph - Ajouter des outils externes à un robot conversationnel

Ajouter des outils externes à un robot conversationnel

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