GenerativeAgentsCN est une adaptation open-source en chinois du cadre Stanford des agents génératifs, conçu pour simuler des personnages numériques réalistes. En combinant de grands modèles linguistiques avec un module de mémoire à long terme, des routines de réflexion et une logique de planification, il orchestre des agents qui perçoivent le contexte, rapellent des interactions passées et décident autonomement des prochaines actions. La boîte à outils fournit des notebooks Jupyter prêts à l’emploi, des composants Python modulaires et une documentation complète en chinois pour guider les utilisateurs dans la configuration des environnements, la définition des caractéristiques de l’agent et la personnalisation des paramètres de mémoire. Utilisez-la pour explorer le comportement de PNJ piloté par IA, prototyper des bots de service client ou réaliser des recherches académiques sur la cognition des agents. Avec des API flexibles, les développeurs peuvent étendre les algorithmes de mémoire, intégrer leurs propres LLM et visualiser les interactions des agents en temps réel.

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.

Le cours Hugging Face Agents est un parcours d'apprentissage complet qui guide les utilisateurs dans la conception, la mise en œuvre et le déploiement d'agents IA autonomes. Il comprend des exemples de code pour chaîner des modèles linguistiques, intégrer des API externes, créer des prompts personnalisés et évaluer les décisions des agents. Les participants construisent des agents pour des tâches telles que la question-réponse, l'analyse de données et l'automatisation de flux de travail, acquérant une expérience pratique avec Hugging Face Transformers, l'API Agent et les notebooks Jupyter pour accélérer le développement IA en situation réelle.

Le programme Agents de Justinvarghese511 est un parcours d'apprentissage structuré qui donne aux développeurs les compétences pour concevoir, implémenter et déployer des agents IA. À travers des tutoriels étape par étape, les participants apprennent à concevoir des flux de décision d'agents, à intégrer des API externes et à gérer le contexte et la mémoire. Le cours inclut des exemples de code, des notebooks Jupyter et des exercices pratiques sur la construction d'agents automatisant l'extraction de données, la réponse conversationnelle et l'exécution de tâches multi-étapes. À la fin, les apprenants disposeront d'un portefeuille de projets d'agents IA fonctionnels et des bonnes pratiques pour le déploiement en production.

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.