Objectifs pédagogiques

• Comprendre l'architecture multi-agents et les patterns d'orchestration
• Concevoir et implémenter des agents spécialisés avec CrewAI
• Définir des outils (tools) et les connecter aux agents
• Orchestrer des équipes d'agents avec des workflows séquentiels et hiérarchiques
• Tester, déboguer et déployer un système multi-agents en production

Public concerné

• Développeurs
• Tech Leads
• Architectes SI
• DevOps / SRE

Prérequis

Bonnes connaissances en Python. Notions de base sur les LLM et les APIs d'IA générative.

Programme

Jour 1 — Fondamentaux CrewAI et agents

• Introduction aux systèmes multi-agents : concepts, patterns, cas d'usage
• Architecture CrewAI : Agent, Task, Crew, Process
• Création d'agents spécialisés : rôle, objectif, backstory
• Définition de Tools : outils natifs, outils personnalisés, API wrappers
• Exercice : équipe d'agents de recherche et synthèse documentaire

Jour 2 — Orchestration avancée et production

• Processus séquentiels vs hiérarchiques, delegation, memory
• Intégration avec LangChain, Ollama et APIs externes
• Gestion des erreurs, callbacks, logging structuré
• Tests unitaires et d'intégration des agents
• Déploiement : conteneurisation Docker, orchestration, monitoring

Modalités d'évaluation

Exercices pratiques progressifs. Projet fil rouge évalué. Attestation délivrée.

Attestation

Une attestation de participation est délivrée à chaque participant ayant suivi l'intégralité de la formation. Certificat vérifiable via QR code.

Technologies

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