Formation LangGraph

Description

Cette formation LangGraph vous permettra de construire des applications d’IA capables de raisonner, d’utiliser des outils externes et de collaborer entre elles grâce à un graphe d’exécution.

Pendant 2 jours, vous apprendrez à :

• créer des agents autonomes
• orchestrer des workflows dynamiques avec des cycles de décision et de mémoire
• intégrer la persistance et le "time travel" pour sécuriser vos applications contre les erreurs et faciliter le débogage
• concevoir des applications IA interactives en temps réel.

Public

Cette formation s’adresse à tous les développeur·euse·s souhaitant créer des applications d’IA avancées avec des agents LLM orchestrés par LangGraph.

Les objectifs

• Comprendre les concepts fondamentaux de LangGraph
• Modéliser des workflows complexes à l’aide de graphes dirigés
• Concevoir des agents mono-agent et multi-agents
• Implémenter la gestion d’état et la persistance
• Intégrer une mémoire contextuelle et adaptative
• Déployer des agents réactifs en temps réel

Pré-requis

• Connaissances de base en Python
• Notions élémentaires sur les LLM et l’écosystème LangChain
• Avoir déjà utilisé un environnement de développement (VSCode, Jupyter, etc.)
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation LangGraph

Jour 1 : Comprendre les fondations de LangGraph et des workflows LLM

• Introduction à LangGraph et son écosystème
  • Tour d’horizon de LangChain & LangGraph
  • Cas d’usage concrets (chatbots, assistants, systèmes multi-agents)
• Théorie des graphes appliquée aux workflows IA
  • Nœuds et arêtes : définition et rôle
  • Flux d’exécution et dépendances
  • LangGraph dans la pratique
• Premiers pas avec LangGraph en Python
  • Installation et configuration
  • Création d’un graphe simple
  • Visualisation et interprétation du graphe
• Définir des agents simples
  • Mono-agent statique
  • Ajout de mémoire simple

Mises en pratique :
- Créer un premier graphe LangGraph simple avec un agent mono-tâche et visualisation du flux
- Transformer un chatbot classique en agent LangGraph avec mémoire basique
- Identifier et structurer les nœuds et arêtes dans un cas d’usage concret

Jour 2 : Multi-agents, persistance et intégration

• Gestion de l’état et persistance
  • Notion d’état (historique, contexte, variables)
  • Persistance avec checkpointers
  • Fonction time travel pour rejouer un graphe
• Orchestration multi-agents
  • Collaboration et délégation entre agents
  • Scénarios complexes (réservation, planification, etc.)
• Intégration d’outils externes
  • Appels API et fonctions Python
  • Prise de décision dynamique par un LLM
• Débogage, organisation du code, robustesse
  • Création d’un graphe multi-agents
  • Mise en place d’une mémoire persistante
  • Tests et time travel

Mises en pratique :
- Concevoir un graphe multi-agents pour un assistant de réservation intelligent
- Mettre en place la persistance d’état avec checkpointers et tester la reprise après interruption
- Utiliser la fonction time travel pour rejouer un scénario et tester des variantes décisionnelles
- Réaliser un mini-projet combinant mémoire, persistance et outils externes

Télécharger le programme

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Formateurs

Daouda DIOP

Daouda est docteur-ingénieur en optique et vision par ordinateur. Il a forgé son expertise dans la fibre optique, l'astronomie aérospatiale et le développement d'algorithmes de computer vision pour véhicules autonomes.

Sa maîtrise de C++, Matlab, Python et des technologies comme Hadoop, Spark, SQL et Power BI, acquise notamment lors de sa thèse dont une partie concerne le synchrotron, fait de lui un formateur d’exception.

Que ce soit à l'université ou en milieu professionnel, Daouda forme des data engineers et des data analysts, adaptant ses cours à son public avec des projets concrets. Il sait capter l’attention en mêlant théorie et pratique, permettant aux stagiaires d’appliquer Spark sur des cas réels, comme l’analyse de données événementielles sur un datalake Azure.

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