Learn to build AI agents the LangGraph way! Build a toolbox of tools to help your agent interact with APIs, retrieve data from CSV files, and run Python code! Begin to build a single-agent system using nodes and edges to connect the LLM and tools in a controlled and methodical way.

Construire des agents à la manière de LangGraph !

Boîte à outils de l’agent : outil Wikipedia

Boîte à outils de l’agent : outil de données boursières

Boîte à outils de l’agent : outil Python

Orchestration agentique avec LangGraph

Votre premier agent !

Agents as Graphs

Since the rise of AI agents, a handful of agentic design patterns have emerged, and you'll learn about two of the most popular: swarm (or decentralized) multi-agents and supervisor multi-agents. You'll see that LangGraph provides a whole host of functionality to design multi-agents tailored to your specific use case.

To tool or not to tool!

Conditional tool calls

One-line agents

Multi-agent frameworks

Another agent!

Supervisor agents

Wrap-up

LangGraph Multi-Agents

Concevez et créez vos propres agents avec LangGraph ! LangGraph est un composant essentiel de l’écosystème LangChain, utilisé pour construire des agents IA prêts pour la production avec un haut niveau de personnalisation. Vous utiliserez LangGraph pour créer un assistant agentique capable de collecter des informations et des données de performance boursière sur les entreprises du Fortune 500, puis de les analyser à l’aide de visualisations ! Découvrez des architectures multi‑agents de pointe, notamment les multi‑agents en essaim (ou décentralisés) et les multi‑agents avec superviseur. Devenez dès aujourd’hui un concepteur de systèmes d’agents IA !

<h2>Développez des agents IA avec LangGraph</h2>Concevez et créez vos propres agents avec LangGraph ! LangGraph est un élément central de l'écosystème LangChain. Il est utilisé pour créer des agents IA prêts à l'emploi et hautement personnalisables. LangGraph permet aux développeurs de créer des agents sous forme de graphiques avec des nœuds et des arêtes, ce qui permet de cartographier avec précision les flux d'informations et les processus décisionnels, et réduit ainsi le risque d'erreurs imprévues.<h2>Découvrez les architectures multi-agents émergentes</h2>Depuis l'avènement des agents IA, plusieurs modèles de conception d'agents ont vu le jour. Vous découvrirez deux des plus populaires : les agents multiples en réseau (ou décentralisés) et les agents multiples superviseurs. Gérez efficacement plusieurs agents en concevant un agent superviseur chargé de déléguer les tâches et d'encourager la collaboration entre les agents exécutants.<h2>Créez votre propre assistant agent</h2>Vous utiliserez LangGraph pour créer un assistant agent qui recueillera des informations et des données sur les performances boursières des entreprises du classement Fortune 500, puis les analysera à l'aide de visualisations.<br><br>Vous verrez cet agent évoluer d'un simple système à agent unique à un système multi-agents à trois agents superviseurs. Rejoignez le nombre croissant de développeurs d'IA et apprenez dès aujourd'hui à concevoir et à créer des agents IA.

Designing Agentic Systems with LangChain

Créez des systèmes multi-agents puissants avec des modèles de conception agentiques dans LangGraph.

Systèmes multi‑agents avec LangGraph

Créez des systèmes multi-agents puissants avec LangGraph et ses patterns de conception émergents.

Boîte à outils de l’agent : outil Wikipedia

Instructions de l’exercice

Exercice interactif pratique