Fondations de l'utilisation agentique des outils en Python

Aperçu

Master the practical building blocks of agentic systems in Python—prompt for structured outputs, define tool schemas, manage context windows, and build reliable self-correcting agent loops.

Programme

• Introduction aux systèmes agents
Aperçu des systèmes agents et de leurs applications
Concepts clés dans la conception de systèmes agents
• Ingénierie des prompts pour des sorties structurées
Notions de base de la conception de prompts en traitement du langage naturel
Techniques pour créer des prompts efficaces et structurés
Études de cas et exemples pratiques
• Définition des schémas d'outils
Introduction aux schémas d'outils et leur importance dans les systèmes agents
Méthodes pour concevoir des schémas d'outils robustes
Implémentation et test des schémas d'outils en Python
• Gestion des fenêtres de contexte
Comprendre les fenêtres de contexte et leur rôle dans la prise de décision
Stratégies pour une gestion efficace des fenêtres de contexte
Implémentation de la gestion du contexte dans les systèmes agents
• Construire des boucles d'agents auto-correctrices fiables
Principes de base des boucles de rétroaction dans les systèmes agents
Techniques pour développer des mécanismes auto-correcteurs
Construction et test de boucles d'agents en Python
• Atelier pratique : Développement d'un mini-système agent en Python
Guide étape par étape pour construire un agent simple
Exercices collaboratifs axés sur l'intégration des concepts appris
• Sujets avancés et orientations futures
Exploration de motifs et techniques avancés d'agents
Discussion sur les tendances émergentes et les technologies dans les systèmes d'agents IA

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Matières

Artificial Intelligence