Apprenez à construire des agents IA à la manière LangGraph ! Constituez une boîte à outils pour permettre à votre agent d’interagir avec des API, de récupérer des données depuis des fichiers CSV et d’exécuter du code Python ! Commencez à bâtir un système à agent unique en utilisant des nœuds et des arêtes pour relier le LLM et les outils de façon contrôlée et méthodique.

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 !

Des agents sous forme de graphes

Depuis l’essor des agents IA, plusieurs modèles de conception agentique ont émergé, et vous en explorerez deux des plus répandus : les multi‑agents en essaim (ou décentralisés) et les multi‑agents avec superviseur. Vous verrez que LangGraph offre une large gamme de fonctionnalités pour conçoir des multi‑agents adaptés à votre cas d’usage.

Outiller ou ne pas outiller !

Appels conditionnels d’outils

Des agents en une ligne

Cadres multi-agents

Un autre agent !

Agents superviseurs

Récapitulatif

Multi‑agents avec LangGraph

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 Python

Systèmes multi‑agents avec LangGraph

Instructions

Exercice interactif pratique