LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés

– Écosystème LangChain et positionnement de LangGraph : comprendre le rôle de LangGraph dans l’architecture d’applications IA modernes
– Cas d’usage des agents LLM : chatbots conversationnels, assistants autonomes, systèmes multi-agents
– Graphes dirigés pour l’IA : pourquoi modéliser un workflow sous forme de nœuds et d’arêtes plutôt qu’une chaîne linéaire
– Architecture d’un graphe LangGraph : nœuds, arêtes, conditions de routage et flux d’exécution

– Création d’un agent mono-tâche : définir un graphe simple avec un nœud LLM et une boucle de décision
– Gestion de l’état (StateGraph) : structurer les données qui circulent entre les nœuds du graphe
– Mémoire conversationnelle : intégrer l’historique des échanges dans le contexte de l’agent
– Visualisation du graphe : outils de rendu et d’interprétation pour comprendre le flux d’exécution

– Checkpointers : sauvegarder l’état d’un graphe à chaque étape pour garantir la reprise après interruption
– Time travel : rejouer un graphe depuis un point de sauvegarde pour tester des variantes décisionnelles
– Stratégies de persistance : choisir le backend adapté (mémoire, SQLite, base de données) selon le contexte d’usage
– Débogage par le rejeu : utiliser le time travel comme outil de diagnostic pour comprendre le comportement d’un agent

– Architecture multi-agents : concevoir un système où plusieurs agents spécialisés collaborent via un graphe partagé
– Rôles et responsabilités : définir des agents avec des périmètres distincts (recherche, analyse, rédaction, validation)
– Collaboration et délégation : mécanismes de routage pour diriger le flux vers le bon agent selon le contexte
– Gestion des conflits et convergence : stratégies pour agréger les résultats de plusieurs agents

– Tool calling avec LangGraph : permettre à un agent d’invoquer des fonctions Python ou des API tierces
– Connecteurs et outils personnalisés : créer des outils métier (accès base de données, appels API REST, recherche web)
– Prise de décision dynamique : laisser le LLM choisir quel outil utiliser en fonction du contexte
– Robustesse des appels : gestion des erreurs, timeouts et retries dans un graphe d’exécution

– Organisation du code : structurer un projet LangGraph maintenable et testable
– Tests et validation : stratégies pour tester un graphe d’agents (tests unitaires, scénarios de bout en bout)
– Streaming et réactivité : notions de streaming pour des interactions en temps réel avec l’utilisateur
– Perspectives de déploiement : panorama des options pour mettre un agent en production (API, conteneurisation, plateformes cloud)