Intégrer les LLMs dans vos applications avec LangChain
- Durée
- Durée :3 jours
- Niveau
- Niveau :Fondamental
- Certification
- Certification :Non
1990€ HT
Prochaine session :
Description de la formation Applications multi-agents LLM
Qu’est-ce que le développement d’applications multi-agents avec LLMs ?
Les agents autonomes propulsés par des LLMs (Large Language Models) permettent de créer des systèmes capables de raisonner, planifier et agir de manière distribuée. Ils constituent une évolution majeure dans le développement d’applications intelligentes, combinant IA, automatisation et orchestration de tâches complexes.
Pourquoi suivre une formation Développement d’applications Multi-Agents avec LLMs ?
Cette formation offre aux développeurs et ingénieurs IA les compétences nécessaires pour concevoir et déployer des systèmes multi-agents robustes et exploitables. Vous apprendrez à implémenter des agents outillés, coordonner leurs interactions, gérer la mémoire et la planification, tout en optimisant la performance et la supervision en production.
Programme de la formation
Objectif opérationnel :
Savoir concevoir, développer et déployer des applications multi-agents intelligentes basées sur des LLMs.
Objectifs pédagogiques :
À l'issue de cette formation développement d’applications multi-agents avec LLMs, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Implémenter des agents LLM autonomes et outillés,
- Développer des architectures multi-agents adaptées à des cas d’usage complexes,
- Gérer la planification, la coordination et la mémoire des agents,
- Optimiser les performances et maîtriser les coûts,
- Déployer et superviser des applications multi-agents en production.
Jour 1 – Fondamentaux des agents LLM pour développeurs
Rôle du LLM dans le raisonnement et l’action
Cas d’usage applicatifs
Mémoire court et long terme
Tools : APIs, fonctions, accès données
Boucle perception → décision → action
Gestion des erreurs et limites
Bonnes pratiques d’implémentationTravaux pratiques :Développement d’un agent autonome outillé
Analyse des comportements et limitesJour 2 – Développement de systèmes multi-agents
Architectures en réseau, avec superviseur, hiérarchiques
Choisir l’architecture adaptée au cas d’usage
Plan & Execute
Re-planification
Parallélisation et gestion des dépendances
Mémoire partagée vs isolée
Graphes d’agents
Contrôle de la récursivité et synchronisationTravaux pratiques :Implémentation d’un système multi-agents coordonné
Tests de scénarios complexesJour 3 – Robustesse, performance et mise en production
Réduction des appels inutiles
Parallélisation efficace
Gestion des timeouts et retries
Human-in-the-loop
Logs, traces et observabilité
Mécanismes d’arrêt et garde-fous
Déploiement d’APIs et services
Versioning des prompts
Tests et maintenanceAtelier final :Développement d’une application multi-agents complète
Présentation et revue collective
Agents autonomes et LLMs
Différence chatbot / agentRôle du LLM dans le raisonnement et l’action
Cas d’usage applicatifs
Composants techniques d’un agent
Prompt système et rôleMémoire court et long terme
Tools : APIs, fonctions, accès données
Boucle perception → décision → action
Implémentation d’un agent simple
Principe des agents ReActGestion des erreurs et limites
Bonnes pratiques d’implémentationTravaux pratiques :Développement d’un agent autonome outillé
Analyse des comportements et limitesJour 2 – Développement de systèmes multi-agents
Architectures multi-agents
Agent unique vs multi-agentsArchitectures en réseau, avec superviseur, hiérarchiques
Choisir l’architecture adaptée au cas d’usage
Planification et coordination
Problématique de la planificationPlan & Execute
Re-planification
Parallélisation et gestion des dépendances
Mémoire, état et orchestration
Gestion d’état des agentsMémoire partagée vs isolée
Graphes d’agents
Contrôle de la récursivité et synchronisationTravaux pratiques :Implémentation d’un système multi-agents coordonné
Tests de scénarios complexesJour 3 – Robustesse, performance et mise en production
Performance et optimisation
Coûts des appels LLMRéduction des appels inutiles
Parallélisation efficace
Gestion des timeouts et retries
Sécurité, contrôle et supervision
Validation des actions des agentsHuman-in-the-loop
Logs, traces et observabilité
Mécanismes d’arrêt et garde-fous
Déploiement et bonnes pratiques
Structuration du code multi-agentsDéploiement d’APIs et services
Versioning des prompts
Tests et maintenanceAtelier final :Développement d’une application multi-agents complète
Présentation et revue collective
Public cible :
Cette formation s'adresse aux :
- Data Scientists
- Développeurs
- Ingénieurs IA
- développeurs backend impliqués dans des projets IA
Prérequis :
Pour suivre ce cours il est nécessaire d'avoir une maitrise d'un language de programmation (Python recommandé), une connaissance des APIs REST et de bases sur l'IA générative.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Date de mise à jour du programme : 26/03/2026
Dates et lieux
Période souhaitée
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