Construire des agents IA autonomes avec des outils Open Source  

Introduction aux agents (1h)

• Rappels sur LLMs : apprentissage auto-supervisé, RAG, function calling, fine-tuning, multimodalité etc.
• Vue d’ensemble et vocabulaire relatif aux agents :
• Présentation des différents frameworks pour construire des agents : CrewAI, LanGraph, AutoGen, Haystack, smolagents, LlamaIndex etc., avec une attention particulière aux approches par graphe comme LangGraph

Construire des agents (2h)

• Appel à des outils externes
• Interaction avec les outils
• Richesse des outils
• Structuration de l’appel à des outils
• Aperçu des protocoles de standardisation pour exposer outils/données aux modèles (OpenAI Tool API schema, LangChain Tool interface etc.)
• TP - Exemple agent simple : orchestrer LLM + tool exécution.

Mémoire, RAG et agent (2h)

• Mémoire long-terme avec RAG
• Mémoire de travail avec l’état de l’agent …
• Mise en place d’un RAG dans un projet « agentic »
• Les différents paramètres à surveiller
• Quelques risques (prompt injection, hallucination etc.)
• TP - Document Q&A avec Agent (RAG)

Construction d’agents fiables : graphe, état et standards (MCP) (2h)

• Standardisation des différents frameworks via la normalisation des outputs des différents modèles: MCP Model Context Protocol
• Découverte d’outils, déclaration de capacités, sécurité/permissions, avantages pour l’IT (portabilité, gouvernance)
• L’état d’un agent dans une approche par graphe
• Équilibre entre informations dans l’état de l’agent ou dans le prompt
• Graphe pour rendre explicite les étapes et l’évolution de l’état
• TP - State Customization. Structurer la mémoire de l’agent avec des états
• TP - Graphified Agent : vers des agents prêts pour la production. Agents avec des états structures et garde-fous: max tool calls, a 5s timeout, schema-validated JSON output

Observabilité (2h)

• Ajout de boucles de validations pour la compliance
• Sécurité ou tâches critiques
• Quelques outils d’observabilité (LangSmith, Arize Phoenix etc.), et le time-travel avec LangGraph pour auditer l’agent
• TP - Construction d’un agent avec human in the loop
• TP - Mise en place des outils d’observabilité dans un agent + time travel avec LangGraph

Quelques éléments de sécurité (2h)

• Les risques de sécurité : prompt injection, data exfil, least privilege, approvals, audit
• Les différentes bonnes pratiques/outils pour réduire ces risques
• TP - Quelques outils et bonnes pratiques de sécurité : domain allowlist vs Blocklist, HTML sanitizer, output filters, human approval gate, rate limiting et RBAC.

Pour aller plus loin sur les agents IA (1h)

• Agents multimodaux
• Systèmes à plusieurs agents
• Quels frameworks selon le cas d’usage
• Quelques éléments pour le passage à l’échelle et l’opérationnalisation