Architecture des Agents IA : Raisonnement, Mémoire et LangGraph

Aperçu

"Architecting AI Agents for Real-World Systems is a hands-on course designed for developers, AI engineers, and technical professionals who want to build production-grade agentic AI systems using LangGraph, Mem0, and Pydantic-AI. You'll learn how to design modular agent architectures, implement structured I/O, add persistent memory, and evaluate frameworks for real deployment.

Module 1 introduces the foundations of agentic AI, covering the perception–reasoning–action lifecycle, modular vs. monolithic design, and graph-based reasoning with LangGraph. Module 2 focuses on building structured and reliable agents, using Pydantic-AI for schema validation and LangGraph for workflow orchestration, culminating in an Email-to-Task agent.

Module 3 explores memory and persistence, where you'll implement Mem0 to give your agents short-term, long-term, and contextual memory, then benchmark recall and performance. Module 4 integrates all components into a functional Research Assistant Agent and compares LangGraph, LangChain, and Agno for production readiness.

By the end of this course, you will:

- Design modular agent workflows using LangGraph nodes and edges - Implement structured I/O validation with Pydantic-AI - Add persistent memory to agents using Mem0 - Evaluate and select the right agentic framework for real-world deployment"

Programme

• Fondations de l'Architecture d'IA Agentique
Ce module présente les fondations conceptuelles et structurelles des systèmes d'IA agentiques. Les apprenants exploreront comment les agents perçoivent leur environnement, prennent des décisions et agissent dans le cadre de flux de travail définis au cours d'une expérience d'apprentissage de 4 heures.
• Construire des Agents Structurés et Fiables
Ce module de 4 heures introduit la cohérence des données, la validation de schémas structurés et le contrôle logique dans les agents d'IA à travers une mise en œuvre pratique utilisant Pydantic-AI et LangGraph.
• Mémoire et Persistance dans les Agents
Ce module de 4 heures explore le rôle crucial de la mémoire dans les agents intelligents, en mettant l'accent sur la persistance, le rappel et l'optimisation des performances avec Mem0.
• Construire et Évaluer l'Agent Assistant de Recherche
Ce dernier module de 4 heures se concentre sur l'intégration du système, les tests et la réflexion, où les apprenants construiront un agent assistant de recherche fonctionnel et des cadres de référence pour une utilisation pratique.

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Enseigné par

Board Infinity

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Matières

Artificial Intelligence