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Débute 6 June 2026 10:43

Se termine 6 June 2026

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IA Générative : Agents IA - Faire fonctionner ensemble les grands modèles de langage de manière organisée

Plongez dans le monde fascinant des agents IA, où les Modèles de Langage Étendus (LLM), associés à des outils et des rôles sur mesure, se réunissent pour l'exécution autonome de tâches et la prise de décisions. Ce cours dévoile comment plusieurs agents IA collaborent harmonieusement, leur permettant de s'attaquer à des flux de travail complex.
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Aperçu

Delve into the fascinating world of AI Agents, where Large Language Models (LLMs), integrated tools, and bespoke roles come together for autonomous task execution and decision-making. This course unveils how multiple AI agents collaborate seamlessly, enabling them to tackle complex workflows and contribute effectively to larger-scale project ambitions.

Programme

  • Introduction aux agents IA
  • Aperçu des agents IA et de leurs capacités
    Composantes clés : LLM, outils et rôles personnalisés
  • Comprendre les modèles de langages larges (LLM)
  • Bases des LLM et leurs applications
    Comment les LLM génèrent et traitent le langage naturel
    Limitations et défis dans l'utilisation des LLM
  • Intégration d'outils avec les LLM
  • Revue des outils couramment utilisés avec les LLM
    Conception de combinaisons d'outils efficaces pour les agents IA
    Mise en œuvre d'API pour étendre les fonctionnalités
  • Définir et mettre en œuvre des rôles personnalisés
  • Création de rôles personnalisés pour les agents IA
    Attribution et gestion des tâches basées sur les rôles
    Stratégies pour l'optimisation des rôles dans l'exécution des tâches
  • Autonomie des tâches et des décisions dans les agents IA
  • Comment les agents IA effectuent des tâches de manière autonome
    Mécanismes pour la prise de décision autonome
    Équilibre entre autonomie et contrôle
  • Collaboration multi-agents
  • Protocoles de communication pour la coopération entre agents
    Conception de flux de travail pour les systèmes multi-agents
    Résolution de conflits et construction de consensus
  • Études de cas sur les agents IA dans des flux de travail complexes
  • Exemples réels de systèmes multi-agents
    Analyse des facteurs de succès et des opportunités d'apprentissage
  • Projet : Conception d'un système multi-agents
  • Identification d'un problème adapté aux agents IA
    Élaboration d'un plan pour la coopération entre agents
    Mise en œuvre et test du système
  • Tendances futures dans le développement des agents IA
  • Technologies émergentes et leur impact
    Considérations éthiques et défis à venir
  • Conclusion
  • Récapitulatif des points d'apprentissage clés
    Opportunités pour un apprentissage et une recherche plus approfondis

Matières

Computer Science