Agents IA : Guide complet CrewAI, LangChain et développement JavaScript
Les agents IA autonomes révolutionnent l'automatisation. Capables de raisonner, planifier et exécuter des tâches complexes, ils transforment notre façon de travailler. Découvrez comment créer vos propres agents avec CrewAI, LangChain et JavaScript.
Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Définition d'un agent IA
Un agent IA est un système autonome capable de :
- Percevoir son environnement
- Raisonner sur les actions à effectuer
- Planifier une séquence d'étapes
- Exécuter des tâches complexes
- Apprendre de ses expériences
Agent IA vs IA traditionnelle
IA traditionnelle : Input → Traitement → Output
Agent IA : Objectif → Planification → Actions → Feedback → Adaptation
Caractéristiques clés des agents 2025
- Autonomie : Fonctionnent sans supervision constante
- Réactivité : Répondent aux changements d'environnement
- Pro-activité : Prennent des initiatives pour atteindre leurs objectifs
- Socialité : Collaborent avec d'autres agents et humains
Pourquoi les agents IA transforment tout en 2025 ?
1. L'explosion de l'adoption
Les chiffres parlent :- 89% des entreprises testent des agents IA
- +450% de croissance du marché agents en 2024
- 12 milliards $ investis dans les systèmes multi-agents
- 67% de réduction des tâches répétitives automatisées
2. Nouveaux cas d'usage révolutionnaires
Automatisation intelligente
- Support client autonome 24/7
- Analyse de données prédictive
- Création de contenu personnalisé
- Gestion de projets adaptive
Systèmes multi-agents collaboratifs
- Équipes IA spécialisées (rédacteur + designer + développeur)
- Orchestration de workflows complexes
- Prise de décision collective intelligente
3. Avantages concrets mesurés
Les entreprises utilisant des agents IA observent :- +340% de productivité sur tâches automatisées
- -78% d'erreurs humaines dans les processus
- +250% de vitesse d'exécution des workflows
- +180% de satisfaction client avec agents conversationnels
Types d'agents IA et architectures
1. Agents réactifs simples
Caractéristiques
- Répondent directement aux stimuli
- Aucune mémoire du passé
- Logique condition-action simple
Cas d'usage typiques
// Exemple d'agent réactif simple
class SimpleReactiveAgent {
react(input) {
if (input.includes('erreur')) {
return this.handleError(input);
}
if (input.includes('question')) {
return this.answerQuestion(input);
}
return this.defaultResponse();
}
}
2. Agents basés sur des modèles
Architecture avec état interne
- Maintiennent un modèle du monde
- Mémoire des interactions passées
- Planification basée sur l'état actuel
3. Agents basés sur des objectifs
Fonctionnement orienté but
- Définissent des objectifs clairs
- Planifient les étapes nécessaires
- Évaluent les résultats obtenus
4. Agents basés sur l'utilité
Optimisation de performance
- Fonction d'utilité pour évaluer les actions
- Optimisation continue des résultats
- Apprentissage par renforcement
5. Agents apprenants
Adaptation continue
- Machine Learning intégré
- Amélioration des performances dans le temps
- Adaptation aux nouveaux environnements
CrewAI : Le framework multi-agents révolutionnaire
Qu'est-ce que CrewAI ?
CrewAI est un framework Python permettant de créer des équipes d'agents IA collaboratifs. Chaque agent a un rôle spécialisé et ils travaillent ensemble pour accomplir des missions complexes.Architecture CrewAI
Concepts fondamentaux
- Agent : Membre spécialisé de l'équipe
- Task : Tâche assignée à un agent
- Tool : Outil utilisable par les agents
- Crew : Équipe coordonnée d'agents
Exemple pratique CrewAI
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import SerperDevTool, WebsiteSearchTool
# Définition des agents spécialisés
researcher = Agent(
role='Chercheur Senior',
goal='Découvrir des insights innovants sur les tendances IA',
backstory="""Expert en recherche technologique avec 10 ans
d'expérience dans l'analyse des tendances IA.""",
verbose=True,
allow_delegation=False,
tools=[SerperDevTool(), WebsiteSearchTool()]
)
writer = Agent(
role='Rédacteur Tech Senior',
goal='Créer du contenu engageant et informatif',
backstory="""Rédacteur spécialisé en technologie, capable
de transformer des concepts complexes en contenu accessible.""",
verbose=True,
allow_delegation=True
)
# Définition des tâches
research_task = Task(
description="""Analyser les dernières tendances en agents IA.
Identifier les innovations majeures de 2025.""",
agent=researcher
)
write_task = Task(
description="""Rédiger un article complet sur les agents IA
basé sur la recherche effectuée.""",
agent=writer,
context=[research_task]
)
# Création de l'équipe
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[research_task, write_task],
verbose=2,
process=Process.sequential
)
# Exécution de la mission
result = crew.kickoff()
Avantages de CrewAI
1. Spécialisation des agents
- Chaque agent a un rôle défini
- Expertise dans un domaine spécifique
- Collaboration naturelle entre spécialistes
2. Orchestration intelligente
- Planification automatique des tâches
- Gestion des dépendances entre agents
- Coordination des efforts collectifs
3. Extensibilité
- Outils personnalisés facilement intégrables
- Agents custom selon vos besoins
- Workflows complexes supportés
Cas d'usage CrewAI avancés
1. Création de contenu automatisée
# Équipe de création de contenu
content_crew = Crew(
agents=[
seo_researcher, # Recherche mots-clés et tendances
content_writer, # Rédaction de l'article
editor, # Révision et optimisation
social_manager # Adaptation réseaux sociaux
],
process=Process.hierarchical # Workflow hiérarchique
)
2. Analyse de données business
# Équipe d'analyse business
analytics_crew = Crew(
agents=[
data_collector, # Collection de données
data_analyst, # Analyse statistique
insight_generator, # Génération d'insights
report_writer # Rédaction de rapports
],
process=Process.consensus # Décision par consensus
)
LangChain : L'écosystème complet pour agents IA
Présentation de LangChain
LangChain est un framework complet pour développer des applications avec des LLMs. Il excelle dans la création d'agents sophistiqués avec mémoire, outils et capacités de raisonnement avancées.Architecture LangChain pour agents
Composants essentiels
- LLM : Modèle de langage (GPT-4, Claude, etc.)
- Memory : Système de mémoire conversationnelle
- Tools : Outils externes (API, bases de données)
- Agent Executor : Orchestrateur de l'agent
Créer un agent LangChain complet
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.agents import AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun
import requests
# Configuration du modèle
llm = ChatOpenAI(
model_name="gpt-4",
temperature=0.7
)
# Mémoire conversationnelle
memory = ConversationBufferWindowMemory(
memory_key="chat_history",
k=5, # Garde les 5 derniers échanges
return_messages=True
)
# Définition des outils
def get_weather(city: str) -> str:
"""Récupère la météo d'une ville."""
# API call simulation
return f"Il fait 22°C et ensoleillé à {city}"
def calculate_math(expression: str) -> str:
"""Calcule une expression mathématique."""
try:
result = eval(expression) # Attention: seulement pour démo
return f"Résultat: {result}"
except:
return "Erreur dans le calcul"
tools = [
Tool(
name="Recherche Web",
func=DuckDuckGoSearchRun().run,
description="Recherche d'informations sur internet"
),
Tool(
name="Météo",
func=get_weather,
description="Récupère la météo d'une ville"
),
Tool(
name="Calculatrice",
func=calculate_math,
description="Effectue des calculs mathématiques"
)
]
# Création de l'agent
agent = initialize_agent(
tools=tools,
llm=llm,
agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
memory=memory,
verbose=True,
handle_parsing_errors=True
)
# Utilisation de l'agent
response = agent.run("""
Peux-tu me dire le temps qu'il fait à Paris,
puis calculer combien font 25 * 67 ?
""")
Types d'agents LangChain
1. ReAct Agent (Reasoning + Acting)
# Agent qui raisonne puis agit
react_agent = initialize_agent(
tools=tools,
llm=llm,
agent=AgentType.REACT_DOCSTORE,
verbose=True
)
2. Plan-and-Execute Agent
from langchain.experimental.plan_and_execute import (
PlanAndExecute,
load_agent_executor,
load_chat_planner
)
# Agent qui planifie puis exécute
planner = load_chat_planner(llm)
executor = load_agent_executor(llm, tools, verbose=True)
plan_execute_agent = PlanAndExecute(
planner=planner,
executor=executor,
verbose=True
)
Agents LangChain avec mémoire avancée
Mémoire vectorielle pour contexte long
from langchain.memory import VectorStoreRetrieverMemory
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
# Mémoire vectorielle pour contexte très long
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma(embedding_function=embeddings)
retriever_memory = VectorStoreRetrieverMemory(
vectorstore=vectorstore,
memory_key="chat_history",
input_key="input"
)
# Agent avec mémoire long-terme
long_memory_agent = initialize_agent(
tools=tools,
llm=llm,
agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
memory=retriever_memory,
verbose=True
)
Développement d'agents IA en JavaScript
Pourquoi JavaScript pour les agents IA ?
Avantages du JavaScript
- Écosystème riche : NPM avec 2M+ packages
- Déploiement facile : Node.js côté serveur, navigateur côté client
- Communauté active : Support et ressources abondantes
- Performance : V8 engine optimisé
- Intégration native : APIs web, WebAssembly
Architecture d'agent JavaScript moderne
class AutonomousAgent {
constructor(config) {
this.name = config.name;
this.objectives = config.objectives;
this.memory = new Map();
this.tools = config.tools || [];
this.llm = config.llm; // Connexion au LLM
this.isActive = false;
}
// Perception de l'environnement
async perceive(environment) {
const perception = {
timestamp: Date.now(),
data: environment,
context: this.getContext()
};
this.updateMemory('perception', perception);
return perception;
}
// Raisonnement et planification
async reason(perception) {
const prompt = this.buildReasoningPrompt(perception);
const reasoning = await this.llm.complete(prompt);
return {
analysis: reasoning.analysis,
plan: reasoning.plan,
confidence: reasoning.confidence
};
}
// Exécution d'actions
async act(plan) {
const actions = [];
for (const step of plan.steps) {
try {
const result = await this.executeStep(step);
actions.push({
step,
result,
success: true,
timestamp: Date.now()
});
} catch (error) {
actions.push({
step,
error: error.message,
success: false,
timestamp: Date.now()
});
}
}
return actions;
}
// Boucle principale de l'agent
async run(environment) {
this.isActive = true;
while (this.isActive) {
try {
// Cycle perception-raisonnement-action
const perception = await this.perceive(environment);
const reasoning = await this.reason(perception);
const actions = await this.act(reasoning);
// Apprentissage des résultats
await this.learn(perception, reasoning, actions);
// Attente avant le prochain cycle
await this.sleep(1000);
} catch (error) {
console.error(`Erreur agent ${this.name}:`, error);
await this.sleep(5000); // Pause plus longue en cas d'erreur
}
}
}
}
Système multi-agents en JavaScript
class MultiAgentSystem {
constructor() {
this.agents = new Map();
this.messageQueue = [];
this.isRunning = false;
this.coordination = new AgentCoordinator();
}
// Ajout d'agents spécialisés
addAgent(agent) {
this.agents.set(agent.name, agent);
agent.onMessage = (message) => this.handleMessage(message);
}
// Communication inter-agents
async handleMessage(message) {
this.messageQueue.push({
...message,
timestamp: Date.now()
});
await this.processMessages();
}
// Coordination des agents
async coordinateAgents(task) {
const plan = await this.coordination.createPlan(task, this.agents);
for (const agentTask of plan.tasks) {
const agent = this.agents.get(agentTask.agentName);
agent.assignTask(agentTask);
}
return this.monitorExecution(plan);
}
}
// Agents spécialisés
class DataAnalystAgent extends AutonomousAgent {
constructor(config) {
super({
...config,
name: 'DataAnalyst',
tools: [
new DatabaseTool(),
new StatisticalAnalysisTool(),
new VisualizationTool()
]
});
}
async analyzeData(dataset) {
const insights = await this.tools
.find(t => t.name === 'statistical')
.analyze(dataset);
return this.generateReport(insights);
}
}
class ContentCreatorAgent extends AutonomousAgent {
constructor(config) {
super({
...config,
name: 'ContentCreator',
tools: [
new TextGenerationTool(),
new ImageGenerationTool(),
new SEOOptimizationTool()
]
});
}
async createContent(brief) {
const outline = await this.planContent(brief);
const content = await this.generateContent(outline);
const optimized = await this.optimizeForSEO(content);
return optimized;
}
}
Intégration avec APIs IA modernes
class LLMConnector {
constructor(config) {
this.apiKey = config.apiKey;
this.model = config.model || 'gpt-4';
this.baseURL = config.baseURL;
}
async complete(prompt, options = {}) {
const response = await fetch(`${this.baseURL}/chat/completions`, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: this.model,
messages: [{
role: 'user',
content: prompt
}],
temperature: options.temperature || 0.7,
max_tokens: options.maxTokens || 1000
})
});
const data = await response.json();
return data.choices[0].message.content;
}
async streamComplete(prompt, onChunk) {
// Implémentation streaming pour réponses temps réel
const response = await fetch(`${this.baseURL}/chat/completions`, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: this.model,
messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
stream: true
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
while (true) {
const { value, done } = await reader.read();
if (done) break;
const chunk = decoder.decode(value);
const lines = chunk.split('\n').filter(line => line.trim());
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('data: ')) {
const data = line.slice(6);
if (data === '[DONE]') return;
try {
const parsed = JSON.parse(data);
const content = parsed.choices[0]?.delta?.content;
if (content) onChunk(content);
} catch (e) {
// Ignorer les erreurs de parsing
}
}
}
}
}
}
Agents réactifs avec WebSockets
class RealtimeAgent extends AutonomousAgent {
constructor(config) {
super(config);
this.websocket = null;
this.setupWebSocket(config.websocketUrl);
}
setupWebSocket(url) {
this.websocket = new WebSocket(url);
this.websocket.onmessage = async (event) => {
const data = JSON.parse(event.data);
await this.handleRealtimeEvent(data);
};
this.websocket.onopen = () => {
console.log(`Agent ${this.name} connecté en temps réel`);
};
}
async handleRealtimeEvent(event) {
// Traitement immédiat des événements temps réel
const response = await this.processEvent(event);
if (response.requiresAction) {
await this.executeImmediateAction(response.action);
}
// Broadcast aux autres agents si nécessaire
if (response.broadcast) {
this.broadcastToAgents(response.message);
}
}
async sendRealtimeMessage(message) {
if (this.websocket.readyState === WebSocket.OPEN) {
this.websocket.send(JSON.stringify(message));
}
}
}
Comparaison des approches : CrewAI vs LangChain vs JavaScript
Tableau comparatif détaillé
| Aspect | CrewAI | LangChain | JavaScript Custom |
|---|---|---|---|
| Courbe d'apprentissage | Facile | Modérée | Difficile |
| Flexibilité | Modérée | Élevée | Maximale |
| Performance | Bonne | Bonne | Excellente |
| Communauté | Émergente | Très active | Massive |
| Multi-agents | Natif | Possible | Custom |
| Maintenance | Faible | Modérée | Élevée |
| Déploiement | Python uniquement | Python/JS | Universel |
| Documentation | Bonne | Excellente | Variables |
Quand utiliser chaque approche ?
CrewAI - Idéal pour :
✅ Équipes d'agents spécialisés- Workflows complexes avec rôles définis
- Collaboration naturelle entre agents
- Prototypage rapide de systèmes multi-agents
- Création de contenu collaborative
- Analyse business multi-expertise
- Support client avec escalade
LangChain - Parfait pour :
✅ Agents avec mémoire complexe- Applications conversationnelles avancées
- Intégration de multiples sources de données
- Chaînes de raisonnement sophistiquées
- Assistants personnels intelligents
- Analyse documentaire approfondie
- Automatisation de recherche
JavaScript Custom - Optimal pour :
✅ Performance et contrôle total- Applications temps réel
- Intégration web native
- Scalabilité maximale
- Trading algorithmique
- Monitoring système temps réel
- Jeux avec IA adaptative
Bonnes pratiques pour agents IA de production
1. Architecture robuste
Design patterns essentiels
// Pattern Observer pour communication inter-agents
class AgentEventEmitter extends EventEmitter {
notifyAgents(event, data) {
this.emit(event, {
timestamp: Date.now(),
source: this.name,
data: data
});
}
}
// Pattern Strategy pour algorithmes adaptatifs
class AdaptiveStrategy {
constructor(strategies) {
this.strategies = strategies;
this.currentStrategy = strategies[0];
this.performance = new Map();
}
selectBestStrategy(context) {
// Sélection basée sur performance historique
return this.getBestPerforming(context);
}
}
2. Monitoring et observabilité
Métriques clés à surveiller
- Temps de réponse moyen par agent
- Taux de succès des tâches
- Utilisation ressources (CPU, mémoire)
- Qualité des décisions (feedback humain)
- Coût par opération (API calls)
3. Gestion d'erreurs avancée
class ErrorRecoverySystem {
constructor() {
this.retryStrategies = new Map();
this.fallbackActions = new Map();
}
async handleAgentError(agent, error, context) {
const strategy = this.getRecoveryStrategy(error.type);
switch (strategy) {
case 'retry':
return await this.retryWithBackoff(agent, context);
case 'fallback':
return await this.executeFallback(context);
case 'escalate':
return await this.escalateToHuman(context);
}
}
}
4. Sécurité des agents IA
Mesures de protection essentielles
- Validation des entrées stricte
- Sandboxing des outils externes
- Audit trail complet des actions
- Rate limiting pour éviter les abus
- Authentification des communications inter-agents
Cas d'usage avancés et ROI
1. Agent de création de formations automatisée
# Équipe CrewAI pour création de cours
course_creation_crew = Crew(
agents=[
curriculum_designer, # Conception pédagogique
content_writer, # Rédaction des cours
video_scripter, # Scripts vidéo
assessment_creator, # Création d'évaluations
quality_reviewer # Contrôle qualité
],
tasks=[
analyze_market_needs,
design_curriculum,
create_content,
produce_assessments,
review_quality
]
)
# ROI observé : -85% de temps de création, +230% de cohérence
2. Système de support client autonome
class CustomerSupportAgent extends AutonomousAgent {
constructor() {
super({
name: 'SupportAgent',
tools: [
new KnowledgeBaseTool(),
new TicketSystemTool(),
new EscalationTool(),
new SentimentAnalysisTool()
]
});
}
async handleCustomerQuery(query) {
const sentiment = await this.analyzeSentiment(query);
const solution = await this.findSolution(query);
if (solution.confidence > 0.8) {
return await this.provideDirectSolution(solution);
} else {
return await this.escalateToHuman(query, solution);
}
}
}
// ROI mesuré : +340% de satisfaction, -67% de coût support
3. Agent de trading algorithmique
class TradingAgent extends AutonomousAgent {
constructor(config) {
super({
...config,
tools: [
new MarketDataTool(),
new TechnicalAnalysisTool(),
new RiskManagementTool(),
new OrderExecutionTool()
]
});
this.riskTolerance = config.riskTolerance;
this.portfolio = new Portfolio();
}
async analyzeMarket() {
const data = await this.getMarketData();
const technicals = await this.performTechnicalAnalysis(data);
const sentiment = await this.analyzeSentiment(data.news);
return this.generateTradingSignal(technicals, sentiment);
}
async executeTrade(signal) {
const riskAssessment = await this.assessRisk(signal);
if (riskAssessment.acceptable) {
return await this.placeOrder(signal, riskAssessment);
}
return { action: 'hold', reason: 'Risk too high' };
}
}
// Performance : +180% vs trading manuel, -45% de drawdown
Défis et limitations des agents IA
1. Défis techniques actuels
Problèmes de fiabilité
- Hallucinations des LLMs sous-jacents
- Boucles infinies dans les cycles de raisonnement
- Conflits entre agents dans systèmes multi-agents
- Dérive comportementale dans l'apprentissage continu
Solutions émergentes
class ReliabilityEnforcer {
constructor() {
this.hallucinationDetector = new HallucinationDetector();
this.loopBreaker = new InfiniteLoopBreaker();
this.conflictResolver = new ConflictResolver();
}
async validateAgentOutput(output, context) {
const checks = await Promise.all([
this.hallucinationDetector.check(output),
this.factChecker.verify(output, context),
this.consistencyChecker.validate(output)
]);
return checks.every(check => check.passed);
}
}
2. Défis éthiques et sociétaux
Questions importantes
- Transparence : Comment expliquer les décisions des agents ?
- Responsabilité : Qui est responsable des erreurs d'agents ?
- Biais : Comment éviter la discrimination algorithmique ?
- Emploi : Impact sur les emplois humains
Frameworks éthiques recommandés
- Audit régulier des décisions d'agents
- Human-in-the-loop pour décisions critiques
- Explicabilité des processus de raisonnement
- Tests de biais systématiques
3. Coûts et ROI réalistes
Structure de coûts typique
Développement initial : 50,000€ - 200,000€
- Framework et infrastructure : 30%
- Développement custom : 40%
- Tests et validation : 20%
- Formation équipe : 10%
Coûts opérationnels mensuels : 2,000€ - 15,000€
- API calls LLM : 60%
- Infrastructure cloud : 25%
- Maintenance : 15%
ROI observé selon secteur
- E-commerce : ROI 340% en 18 mois
- Support client : ROI 280% en 12 mois
- Création contenu : ROI 420% en 24 mois
- Analyse données : ROI 190% en 15 mois
Tendances futures des agents IA
1. Évolutions technologiques 2025-2027
Modèles multimodaux natifs
- Agents comprenant texte, image, audio, vidéo
- Perception visuelle en temps réel
- Génération multimédia coordonnée
Agents physiques et robotiques
- Embodied AI : Agents dans robots physiques
- Manipulation d'objets intelligente
- Navigation autonome dans environnements complexes
2. Nouveaux paradigmes d'interaction
Interfaces conversationnelles naturelles
// Agent avec interface vocale naturelle
class VoiceEnabledAgent extends AutonomousAgent {
constructor(config) {
super(config);
this.speechRecognition = new SpeechRecognition();
this.speechSynthesis = new SpeechSynthesis();
this.emotionRecognition = new EmotionRecognition();
}
async handleVoiceInteraction(audioInput) {
const text = await this.speechRecognition.transcribe(audioInput);
const emotion = await this.emotionRecognition.analyze(audioInput);
const response = await this.processWithEmotion(text, emotion);
const audioResponse = await this.speechSynthesis.speak(response);
return { text: response, audio: audioResponse };
}
}
3. Économie des agents autonomes
Agents économiquement autonomes
- Portefeuilles crypto gérés par IA
- Transactions automatiques entre agents
- Marchés d'agents spécialisés
- DAO gouvernées par agents IA
Formation et développement de compétences
Compétences essentielles pour 2025
Techniques fondamentales
- Prompt engineering avancé
- Architecture multi-agents
- Intégration LLM et APIs
- Monitoring et observabilité
- Sécurité des systèmes IA
Compétences métier
- Design d'expérience agent-humain
- Éthique de l'IA appliquée
- ROI et métriques business
- Change management pour adoption IA
Parcours de formation recommandé
Niveau débutant (2-3 mois)
- Fondamentaux des agents IA
- Premier agent CrewAI
- Bases LangChain
- JavaScript pour IA
Niveau intermédiaire (4-6 mois)
- Systèmes multi-agents complexes
- Agents avec mémoire persistante
- Intégration APIs avancées
- Monitoring et débogage
Niveau expert (6+ mois)
- Architecture distribuée d'agents
- Optimisation performance
- Sécurité et audit d'agents
- Recherche et innovation
Nos formations spécialisées agents IA
Formation CrewAI : Maîtrisez les équipes d'agents
Contenu de la formation :- Architecture CrewAI complète
- Création d'agents spécialisés
- Orchestration de workflows complexes
- Cas pratiques sectoriels
- Déploiement en production
Formation LangChain : Agents intelligents avancés
Programme détaillé :- Écosystème LangChain complet
- Agents avec mémoire long-terme
- Intégration d'outils externes
- Chaînes de raisonnement complexes
- Optimisation des performances
Formation JavaScript pour IA : Développement from scratch
Objectifs pédagogiques :- Architecture d'agents personnalisés
- Intégration APIs IA modernes
- Systèmes multi-agents JavaScript
- Performance et scalabilité
- Déploiement cloud-native
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