L'atelier Agents IA est une base de code Python interactive et un guide pour créer des agents IA autonomes. Il couvre les architectures d'agents, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire et l'ingénierie des prompts en utilisant l'API OpenAI. Les participants implémentent des agents d'automatisation des tâches, des assistants conversationnels et des systèmes QA basés sur la récupération, permettant une compréhension pratique du comportement des agents, de la gestion des erreurs et de l'optimisation des performances à travers des exercices pratiques.
L'atelier Agents IA est une base de code Python interactive et un guide pour créer des agents IA autonomes. Il couvre les architectures d'agents, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire et l'ingénierie des prompts en utilisant l'API OpenAI. Les participants implémentent des agents d'automatisation des tâches, des assistants conversationnels et des systèmes QA basés sur la récupération, permettant une compréhension pratique du comportement des agents, de la gestion des erreurs et de l'optimisation des performances à travers des exercices pratiques.
L'atelier Agents IA est un dépôt complet offrant des exemples pratiques et des modèles pour développer des agents IA avec Python. L'atelier inclut des notebooks Jupyter démontrant des frameworks d'agents, des intégrations d'outils (ex. recherche web, opérations sur fichiers, requêtes de bases de données), des mécanismes de mémoire et du raisonnement multi-étapes. Les utilisateurs apprennent à configurer des planificateurs d'agents personnalisés, définir des schémas d'outils et implémenter des flux de travail conversationnels en boucle. Chaque module propose des exercices sur la gestion des erreurs, l'optimisation des prompts et l'évaluation des sorties des agents. Le code supporte le appel de fonctions d'OpenAI et les connecteurs LangChain, permettant une extension fluide pour des tâches spécifiques au domaine. Idéal pour les développeurs souhaitant prototyper des assistants autonomes, des bots d'automatisation des tâches ou des agents de question-réponse, il offre une progression pas à pas du simple agent aux workflows avancés.
Qui va utiliser AI Agent Workshop ?
Développeurs IA
Chercheurs en apprentissage automatique
Data scientists
Ingénieurs logiciels
Étudiants en IA et NLP
Comment utiliser AI Agent Workshop ?
Étape 1 : Clonez le dépôt depuis GitHub.
Étape 2 : Installez les dépendances avec pip install -r requirements.txt.
Étape 3 : Configurez votre clé API OpenAI dans les variables d'environnement.
Étape 4 : Explorez les notebooks Jupyter fournis dans le dossier tutorials.
Étape 5 : Exécutez les notebooks d'exemple pour observer le comportement des agents.
Étape 6 : Modifiez les configurations d'outils ou les prompts pour créer des agents personnalisés.
Étape 7 : Étendez les workflows en ajoutant de nouveaux outils et modules de mémoire.
Plateforme
mac
windows
linux
Caractéristiques et Avantages Clés de AI Agent Workshop
Les fonctionnalités principales
Cadre d'agents modulaire en Python
Tutoriels dans Jupyter Notebook
Modules d'intégration d'outils (recherche web, opérations sur fichiers, requêtes DB)
Exemples de gestion de mémoire
Raisonnement multi-étapes et configuration de planificateur
Scripts de gestion des erreurs et d'évaluation
Démos d'appels de fonctions OpenAI
Support de connecteur LangChain
Les avantages
Accélère la prototypage d'agents IA
Apprentissage pratique guidé
Modèles et modules extensibles
Code réutilisable pour la production
Exercices pratiques avec des outils réels
Améliore la compréhension des workflows des agents
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de AI Agent Workshop
Création d'assistants de support client conversationnels
Automatisation de l'analyse de données et de la génération de rapports
Création de systèmes QA basés sur la récupération
Orchestration d'agents de web scraping et de traitement de fichiers
Prototypage de workflows d'automatisation de tâches personnalisées