AIKitchen fournit un toolkit Python convivial pour permettre la composition d'agents IA sous forme de blocs modulaires. Au cœur, il propose des définitions de pipelines avec des étapes pour la prétraitement, l'appel LLM, l'exécution d'outils et la récupération de mémoire. Les intégrations avec des fournisseurs LLM populaires offrent de la flexibilité, tandis que les magasins de mémoire intégrés suivent le contexte de la conversation. Les développeurs peuvent intégrer des tâches personnalisées, exploiter la génération augmentée par récupération pour l'accès aux connaissances, et recueillir des métriques standardisées pour surveiller la performance. Le cadre comprend également des capacités d'orchestration de flux de travail, supportant des flux séquentiels et conditionnels entre plusieurs agents. Grâce à son architecture plugin, AIKitchen rationalise le développement de bout en bout d'agents – du prototypage à la mise en production de travailleurs numériques évolutifs.

Ce cours fournit aux développeurs des guides étape par étape pour implémenter divers agents IA en utilisant l'écosystème Hugging Face. Il couvre l'exploitation de Transformers pour la compréhension du langage, la génération augmentée par récupération, l'intégration d'outils API externes, le chaînage d'invites et la finesse du comportement des agents. Les apprenants construisent des agents pour la QA de documents, des assistants conversationnels, l'automatisation de flux de travail, et le raisonnement multi étapes. Grâce à des notebooks pratiques, les utilisateurs configurent l'orchestration des agents, la gestion des erreurs, les stratégies de mémoire et les modèles de déploiement pour créer des assistants robustes et évolutifs pilotés par IA pour le support client, l'analyse de données et la génération de contenu.