Cours
Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain
IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 10/2025PythonArtificial Intelligence3 h11 vidéos34 Exercices2,800 XP10,181Certificat de réussite.
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Essayez DataCamp for BusinessDescription du cours
Maîtriser l'essentiel des agents LangChain
Vous apprendrez à intégrer des messages-guides, des modèles linguistiques et des outils dans les flux de travail à l'aide du cadre Reasoning and Action (ReAct). Ensuite, vous serez en mesure de mettre en place des flux de travail agentiques, de configurer des outils et de comprendre les principes fondamentaux des agents LangChain tout en visualisant ces flux de travail avec LangGraph. Vous créerez des agents personnalisés, mettrez en place des outils pour accéder à des sources de données externes telles que l'API Wikipédia et gérerez les états des agents. Vous serez guidé dans la définition des nœuds et des arêtes, la création de chemins conditionnels et l'assemblage de flux de travail complexes qui s'adaptent à des conditions variables.Créez des agents de conversation dynamiques
Enfin, vous apprendrez à surveiller les messages, à définir des nœuds pour des appels de fonctions flexibles et à configurer votre chatbot pour la gestion d'outils multiples. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de construire des systèmes intelligents qui automatisent des tâches complexes, améliorent la productivité et fournissent des solutions dynamiques adaptées aux besoins spécifiques des entreprises.Prérequis
Developing LLM Applications with LangChain1
The Essentials of LangChain agents
Build intelligent agentic systems! Discover the key components of LangChain agents, including how prompts, LLMs, and tools work together for reasoning and action. You'll set up an agent with OpenAI's API, define custom tools, and tackle real-world tasks like math calculations. Plus, explore how LangChain organizes data using graphs, nodes, and edges.
2
Building Chatbots with LangGraph
Build dynamic, tool-augmented chatbots with LangChain and LangGraph! You’ll explore how to create a chatbot that adapts based on user input by defining states and integrating external APIs for real-time information retrieval. You'll connect these components into a responsive graph structure, enabling smooth transitions between conversation and tool-assisted responses. By the end, you’ll have a visually represented chatbot framework with enhanced reasoning and multi-step workflows.
3
Build Dynamic Chat Agents
Expand your chatbot with dynamic tools and memory! Define and integrate multiple tools into flexible workflows, build functions for dynamic tool calling, and configure your chatbot for multiple-tool handling. Organize memory and outputs to enable interleaved, multi-turn conversations. By the end, you'll have created a sophisticated chatbot capable of complex interactions.
Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain
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