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Plan du cours
Introduction aux agents IA interactifs
- Présentation des capacités interactives d'AgentCore
- Conception de workflows riches avec mémoire et outils
- Cas d'usage couvrant l'analyse, l'automatisation et l'assistance
Travail avec la mémoire AgentCore
- Configuration de la persistance de session
- Conception de workflows multi-étapes et contextuels
- Atelier pratique : création d'un agent d'analyse de données activé par la mémoire
Calcul dynamique avec l'interpréteur de code
- Opérations prises en charge et contraintes de sécurité
- Exécution sécurisée de transformations et de calculs
- Atelier pratique : activation de transformations de données en temps réel
Interaction en temps réel avec l'outil navigateur
- Mise en place de l'outil navigateur pour les workflows d'agents
- Récupération de données et interactions avec les interfaces utilisateur
- Atelier pratique : construction d'un agent doté de capacités d'interaction web
Combinaison de la mémoire, du code et des outils navigateur
- Chaînage des workflows entre la mémoire et les outils
- Conception de workflows interactifs et multimodaux
- Atelier pratique : création d'un assistant d'assistance client
Test et observabilité
- Débogage des workflows interactifs
- Journalisation et surveillance de l'utilisation des outils
- Atelier pratique : tableaux de bord d'observabilité pour les agents interactifs
Meilleures pratiques pour le déploiement en entreprise
- Équilibre entre interactivité, sécurité et gouvernance
- Optimisation des performances et de l'expérience utilisateur
- Études de cas d'adoption en milieu d'entreprise
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience avec Python ou JavaScript pour le prototypage
- Compréhension de la conception d'applications propulsées par LLM
- Familiarité avec les workflows de données basés sur le cloud
Public cible
- Ingénieurs en machine learning
- Scientifiques des données
- Développeurs axés sur l'expérience utilisateur (UX)
14 Heures