Apprenez à créer des agents IA à la manière de LangGraph. Construisez une boîte à outils pour aider votre agent à interagir avec les API, récupérer des données à partir de fichiers CSV et exécuter du code Python. Commencez à construire un système à agent unique en utilisant des nœuds et des arêtes pour connecter le LLM et les outils de manière contrôlée et méthodique.

Construire des agents à la manière de LangGraph !

Boîte à outils de l'agent : Outil Wikipédia

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 !

Les agents sous forme de graphiques

Depuis l'avènement des agents IA, plusieurs modèles de conception d'agents ont vu le jour. Vous découvrirez deux des plus populaires : les multi-agents en essaim (ou décentralisés) et les multi-agents superviseurs. Vous constaterez que LangGraph offre une multitude de fonctionnalités pour concevoir des multi-agents adaptés à votre cas d'utilisation spécifique.

Utiliser des outils ou ne pas utiliser d'outils ?

Appels d'outils conditionnels

Agents à une ligne

Cadres multi-agents

Un autre agent !

Agents superviseurs

Conclusion

LangGraph Multi-Agents

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. Vous utiliserez LangGraph pour créer un assistant agentique chargé de collecter des informations et des données sur les performances boursières des entreprises du classement Fortune 500, puis vous analyserez ces données à l'aide de visualisations. Découvrez les architectures multi-agents de pointe, notamment les multi-agents en essaim (ou décentralisés) et les multi-agents superviseurs. Devenez dès maintenant un créateur 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.

Conclusion

Create Your Free Account