Article original : How to Build Agentic AI Workflows

Apprenez à construire des flux de travail d'IA agentique.

Nous venons de publier un cours sur la chaîne YouTube freeCodeCamp.org qui fournit un aperçu complet de l'IA agentique, définissant les agents comme des entités logicielles utilisant des LLMs pour percevoir des environnements, prendre des décisions et exécuter des actions afin d'atteindre des objectifs spécifiques. Il explore la distinction critique entre les flux de travail statiques et les systèmes agentiques dynamiques, en soulignant comment les LLMs servent de "cerveau" de raisonnement pour décomposer les tâches à l'exécution. Rola Dali, PhD a créé ce cours.

À travers des démonstrations pratiques en Python, le cours couvre les composants essentiels tels que les prompts système, les outils et la mémoire, tout en comparant les modèles architecturaux tels que Superviseur et Swarm. Enfin, la session aborde l'avenir de la technologie en discutant des protocoles d'interopérabilité émergents comme MCP et des paradigmes changeants du développement logiciel dans un monde piloté par l'IA.

Voici les sections couvertes dans ce cours :

  • Introduction et parcours du conférencier

  • Une brève histoire de l'intelligence artificielle (1940–présent)

  • Apprentissage automatique traditionnel vs. IA générative

  • Les trois piliers de l'IA : algorithmes, données et calcul

  • Tâches spécifiques vs. exécution de tâches générales

  • Définition de l'agentivité et le spectre de l'autonomie

  • Chronologie des jalons de l'IA agentique (2017–2026)

  • Qu'est-ce qu'un agent d'IA générative ?

  • Agents vs. flux de travail : flux dynamique vs. chemins statiques

  • Avantages et inconvénients des systèmes agentiques

  • Modèles et anti-modèles : quand utiliser des agents

  • Les composants principaux d'un agent

  • Choisir le bon LLM pour votre agent

  • Forger une identité avec des prompts système

  • Comprendre la mémoire : intrinsèque, à court terme et à long terme

  • Améliorer les capacités avec des outils et des actions

  • Implémentation pratique : d'un appel LLM unique à un agent Python

  • Ajouter de la mémoire et de l'historique à votre agent personnalisé

  • Construire des agents avec des frameworks (LangChain)

  • Le paysage évolutif des modèles et des frameworks

  • Modèles architecturaux agentiques : Superviseur vs. Swarm

  • Étude de cas : agent unique vs. architecture de superviseur

  • Plongée approfondie : performance de l'architecture Swarm

  • Quand choisir des systèmes multi-agents

  • Protocoles d'interface : MCP, A2A et AGUI

  • Comment évaluer les systèmes agentiques (LLM vs. système vs. application)

  • Méthodes d'évaluation : basées sur le code, LLM en tant que juge et humain

  • Défis actuels : hallucinations, coût et débogage

  • Incidents réels et la base de données des incidents d'IA

  • Impact sur la carrière : quels emplois sont les plus à risque ?

  • Logiciel 3.0 : l'évolution des paradigmes de développement

  • Surmonter la tempête : stratégies pour l'avenir

  • Au-delà des LLMs : modèles de monde et l'avenir de l'AMI

  • Ressources recommandées et conclusions

Regardez le cours complet sur la chaîne YouTube freeCodeCamp.org (2 heures de visionnage).