Ce chapitre présente les concepts clés et la configuration nécessaires pour créer des workflows agentiques avec LlamaIndex. Mettez immédiatement 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 opérationnel construit avec LlamaIndex, prêt à traiter des tâches concrètes.

Bienvenue !

Premiers pas avec LlamaIndex

Qu’est-ce qu’un agent ?

Créer un agent

Les agents ont-ils de la mémoire ?

Maintenir l’état entre les exécutions de l’agent

Diffusion en continu des résultats et des évènements

Pourquoi se limiter à un seul agent quand vous pouvez bâtir une équipe ? Dans ce chapitre, vous découvrirez la puissance des systèmes multi-agents, où des agents spécialisés travaillent ensemble comme une équipe de recherche, chacun avec un rôle précis. Vous construirez votre propre workflow collaboratif d’agents qui cherchent, rédigent et relisent, pour montrer comment le travail d’équipe rend votre IA plus intelligente et plus scalable.

Qu’est-ce qu’un système multi-agents ?

Système multi-agents avec AgentWorkflow

Créer des workflows agentiques depuis zéro

Concevoir des workflows multi-étapes avec des événements personnalisés

Concurrence et collecte d’événements

Assembler un système multi-agent

Ajouter de l’auto-réflexion au workflow

Récapitulatif

Créer un workflow de recherche approfondie

Prêt à constituer votre propre équipe d’agents IA ? Dans ce cours, vous commencerez par un assistant intelligent unique, puis vous évoluerez vers des workflows agentiques complets capables de planifier, rechercher, mémoriser et collaborer. Avec LlamaIndex, vous créerez des systèmes puissants qui s’attaquent à des tâches complexes comme la recherche approfondie et la rédaction de rapports. En chemin, vous apprendrez à orchestrer des outils, la mémoire et la collaboration multi-agents pour donner vie à vos workflows d’IA.

<h2>Concevez des agents IA intelligents et performants à partir de zéro</h2>

Découvrez comment créer des workflows intelligents à partir de zéro à l'aide de LlamaIndex, un framework puissant permettant d'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 coordonner des flux de travail agencés</h2>

Vous commencerez par configurer un agent IA simple à l'aide de la classe AgentWorkflow et le connecterez à des fonctionnalités telles que la recherche sur le Web. Vous apprendrez à doter vos agents d'une « mémoire » à l'aide du contexte et à rendre leurs réponses plus dynamiques grâce à des sorties en continu. Au fur et à mesure que le cours avance, vous découvrirez des fonctionnalités avancées telles que la gestion des événements, l'exécution simultanée et la création de workflows personnalisés à l'aide d'une logique par étapes. Vous mettrez également en place des boucles d'autoréflexion afin de permettre aux agents d'améliorer leurs propres résultats.
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<h2>Concevez des systèmes multi-agents avec LlamaIndex</h2>

Dans la dernière étape, vous dépasserez le stade des systèmes à agent unique en concevant des équipes d'agents IA qui travaillent ensemble. Vous créerez des flux de travail dans lesquels chaque agent assumera un rôle spécialisé, tel que la recherche, la rédaction et la révision, et partagera des informations dans un contexte commun. Vous expérimenterez des flux de travail séquentiels, en boucle et ramifiés, et acquerrez des connaissances sur la gestion de tâches complexes impliquant plusieurs agents.

Intermediate Python

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

Créer des workflows agentiques avec LlamaIndex

Créez des flux de travail basés sur l'intelligence artificielle capables de planifier, rechercher, mémoriser et collaborer à l'aide de LlamaIndex.

Système multi-agents avec AgentWorkflow

Instructions de l’exercice

Exercice interactif pratique