{"product_id":"110066","title":"Développement d'agents d'IA avec LangChain et LangGraph ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYEEOP8q07nRDXAS4tk7tF1XXEVnv.png?v=1765094363\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e Développement d'agents d'IA avec LangChain et LangGraph \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/143646468\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eEst-il possible de réserver un vol avec un simple LLM ? Un agent IA le peut !\u003cbr\u003e Créons des services d'IA intelligents avec LangChain, LangGraph, LangSmith, AutoGen, AutoGPT, CrewAI et RamaIndex !\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Ce livre explore en profondeur les dernières tendances en matière de LLM et les évolutions de l'écosystème de l'IA, en intégrant concepts, applications et formation pratique pour vous permettre d'apprendre et d'utiliser rapidement la technologie des agents IA dont vous avez besoin aujourd'hui. Sa structure vous permettra d'apprendre efficacement à comprendre les concepts fondamentaux des agents IA, à maîtriser les frameworks pour leur application et à implémenter divers agents IA. \u003cbr\u003eDans la partie pratique, vous pouvez créer vous-même différents services d'agents d'IA en utilisant huit frameworks, dont Langchain.\u003cbr\u003e Vous pouvez rechercher des données provenant de chaînes YouTube spécifiques, utiliser l'agent AutoGPT comme « mentor de code », rechercher des informations à l'aide de Tavily, et même utiliser Langsmith pour le débogage, l'évaluation des performances et la surveillance.\u003cbr\u003e Enfin, nous comparons et analysons les agents d'IA et les agents Microsoft 365 (M365) Copilot.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.\u003cbr\u003e \u003cspan\u003eAperçu\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003ePartie 1 │ Comprendre les tendances du LLM\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 1 : L'émergence du LLM et la transformation de l'écosystème de l'IA\u003cbr\u003e 1.1 La naissance du LLM\u003cbr\u003e 1.2 L'évolution du LLM : LLM multimodal\u003cbr\u003e 1.3 Développement du LLM : passage à l’échelle supérieure\u003cbr\u003e 1.4 L'évolution du LLM : élargissement du rôle de l'open source et de la communauté\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 2 : L’évolution du LLM et l’émergence des agents d’IA\u003cbr\u003e __2.1 L'émergence de o1\u003cbr\u003e ____2.1.1 Comparaison de GPT-4o et o1 \u003cbr\u003e____2.1.2 Comprendre o1 à travers des scénarios\u003cbr\u003e 2.2 L'émergence des agents d'IA\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003ePartie 2 │ Comprendre les agents d'IA\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 3 : Le concept d'agents IA\u003cbr\u003e __3.1 Qu'est-ce qu'un agent IA ?\u003cbr\u003e 3.2 Comparaison des agents LLM, RAG et IA\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 4 : Configuration et fonctionnement des agents d’IA\u003cbr\u003e 4.1 Composants de l'agent IA\u003cbr\u003e 4.2 Fonctionnement des agents d'IA\u003cbr\u003e 4.3 Types d'agents\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 5 Modèles de conception d'agents d'IA\u003cbr\u003e 5.1 Modèles de réponse\u003cbr\u003e __5.2 Modèles de planification\u003cbr\u003e __5.3 Modèles d'utilisation des outils\u003cbr\u003e 5.4 Modèle multi-agents\u003cbr\u003e Modèle d'incitation CoT 5.5\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 6 Cadre d'agent IA\u003cbr\u003e __6.1 Autogénération\u003cbr\u003e __6.2 Chaîne de langage\u003cbr\u003e __6.3 Langgraph\u003cbr\u003e 6.4 IA de l'équipage\u003cbr\u003e __6.5 Indice Rama\u003cbr\u003e __6.6 AutoGPT\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003ePartie 3 : Utilisation d'agents d'IA\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 7 : Se préparer à utiliser des agents d’IA\u003cbr\u003e 7.1 Configuration de l'environnement Colab\u003cbr\u003e ____7.1.1 Connexion à Colab\u003cbr\u003e ____7.1.2 Utilisation de Colab\u003cbr\u003e ____7.1.3 Accès à Google Drive\u003cbr\u003e 7.2 Émission de clés API\u003cbr\u003e 7.2.1 Générer une clé API OpenAI\u003cbr\u003e ____7.2.2 Génération d'une clé API Tavily\u003cbr\u003e ____7.2.3 Génération d'une clé API Langsmith  \u003cbr\u003e____7.2.4 Génération d'une clé API Serper\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 8 : Mise en œuvre des agents d’IA\u003cbr\u003e __8.1 Agent Langchain\u003cbr\u003e ____8.1.1 Fonctionnement de l'agent d'IA Langchain\u003cbr\u003e 8.1.2 Implémentation d'un agent avec Langchain\u003cbr\u003e __8.2 AutoGPT\u003cbr\u003e __8.3 Autogénération\u003cbr\u003e ____8.3.1 Comprendre le concept d'autogénération\u003cbr\u003e ____8.3.2 Implémentation d'un agent avec Autogen\u003cbr\u003e __8.4 Indice Rama\u003cbr\u003e ____8.4.1 Comprendre le concept de l'indice Rama\u003cbr\u003e ____8.4.2 Implémentation d'un agent avec RamaIndex\u003cbr\u003e 8.5 IA de l'équipage\u003cbr\u003e ____8.5.1 Comprendre le concept d'IA de l'équipage\u003cbr\u003e ____8.5.2 Création d'un agent avec l'IA de l'équipage\u003cbr\u003e 8.6 Utilisation de Langgraph\u003cbr\u003e ____8.6.1 Comprendre le concept de Langgraph\u003cbr\u003e ____8.6.2 Création d'un agent avec LangGraph\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 9 : Débogage et évaluation d’agents à l’aide de Langsmith\u003cbr\u003e __9.1 Qu'est-ce que Langsmith ?\u003cbr\u003e __9.2 Utilisation de Langsmith\u003cbr\u003e ____9.2.1 Débogage\u003cbr\u003e ____9.2.2 Intégration de LangGraph au débogage\u003cbr\u003e ____9.2.3 Évaluation des performances\u003cbr\u003e ____9.2.4 Surveillance\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003ePartie 4 │ Agent copilote M365\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 10 : M365 Copilot et agent M365 Copilot \u003cbr\u003e__10.1 M365 Copilot\u003cbr\u003e ____10.1.1 Fonctionnalités du copilote M365\u003cbr\u003e ____10.1.2 Fonctionnement de Copilot\u003cbr\u003e __10.2 Agent Copilote M365\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 11 : Comparaison des agents M365 Copilot et des agents d’IA\u003cbr\u003e __11.1 Limitations de l'agent copilote M365\u003cbr\u003e __11.2 Agent copilote M365 vs. Agent IA\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Recherche\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eImage détaillée\u003c\/b\u003e \u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate5194\/MidCate5\/519349725.jpg\" border=\"0\" alt=\"Image détaillée 1\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eAvis de l'éditeur\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eN'importe qui peut apprendre rapidement et facilement à utiliser les agents d'IA et divers frameworks !\u003cbr\u003e Introduction aux agents IA : apprenez par la pratique ! Un seul livre vous permettra de découvrir rapidement les concepts, les applications et la pratique !\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Ce livre aborde les concepts d'agents d'IA et les cadres de travail associés.\u003cbr\u003e N'importe qui peut apprendre à créer des agents d'IA en utilisant différents frameworks. \u003cbr\u003eCe seul ouvrage vous permettra d'apprendre plus efficacement en comprenant les concepts fondamentaux des agents d'IA, en maîtrisant les cadres d'utilisation de ces concepts et en implémentant divers agents d'IA grâce à eux.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[concept]\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Explorez les tendances LLM et découvrez les concepts et les modèles de conception des agents d'IA.\u003cbr\u003e • Approfondissons notre compréhension des changements survenus dans les écosystèmes LLM et IA et examinons la question de l'évolutivité.\u003cbr\u003e Nous examinerons comment mettre en œuvre des agents LLM et IA et quels services peuvent être développés.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Cadre]\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e ㆍ Présentation de différents frameworks tels que LangChain, LangGraph, RamaIndex et LangSmith.\u003cbr\u003e • Mettre en œuvre des agents d'IA qui puissent réellement être utilisés dans chaque framework.\u003cbr\u003e ㆍ Comparez les agents IA et les agents Microsoft 365 (M365) Copilot.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Les différents scénarios pratiques proposés dans ce livre : Création d’agents d’IA à l’aide de huit frameworks. \u003cbr\u003eApprenez à implémenter différents agents d'IA dans des frameworks tels que LangChain, LangGraph, LangSmith, AutoGen, AutoGPT, CrewAI, RamaIndex et M365 Copilot.\u003cbr\u003e Il se compose d'exemples de base qui fonctionnent dans Koreb afin que chacun puisse facilement les suivre.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e [Langchain] ReAct zéro-shot, ReAct conversationnel, Auto-question avec recherche, ReAct docstore\u003cbr\u003e [Langgraph] Recherche d'informations utilisant Tavily, l'agent ReAct, RAG et l'agent de recherche, multi-agent\u003cbr\u003e [Crew AI] Recherche de données et création de contenu, recherche de données sur des chaînes YouTube spécifiques\u003cbr\u003e ㆍ [AutoGen] Agent de questions-réponses, création de deux agents assistants ou plus\u003cbr\u003e ㆍ [AutoGPT] Utilisation de l'agent AutoGPT comme « mentor de code »\u003cbr\u003e [RamaIndex] Création d'un agent de recherche de documents PDF et de calcul mathématique\u003cbr\u003e [Langsmith] Débogage, évaluation des performances et surveillance \u003cbr\u003e[M365 Copilot] Analyse comparative de M365 Copilot et des agents d'IA\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Préface de l'auteur]\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Après le LLM, l'intérêt pour les agents IA s'accroît.\u003cbr\u003e Pourquoi se tourne-t-on vers les agents IA ? L’automatisation est essentielle. LLM, en tant que modèle de langage, est spécialisé dans la génération de contenu.\u003cbr\u003e Bien sûr, l'activité humaine commence par la création de contenu.\u003cbr\u003e Créer du contenu pour réaliser des vidéos promotionnelles, envoyer des e-mails ou donner des conférences.\u003cbr\u003e Vous pouvez également utiliser RAG pour vérifier l'état de livraison de votre commande ou consulter les vols disponibles.\u003cbr\u003e Mais est-il possible d'effectuer des tâches comme la réservation de billets d'avion en utilisant uniquement un LLM ? Cela est possible grâce à un agent d'IA.\u003cbr\u003e Dans ce livre, nous aborderons les méthodes les plus fondamentales pour la mise en œuvre de tels agents d'IA.\u003cbr\u003e Nous présentons différents frameworks permettant d'implémenter des agents d'IA. \u003cbr\u003eNous expliquons comment implémenter des agents d'IA dans différents frameworks, notamment LangChain, LangGraph, AutoGPT et AutoGen. \u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate d'émission :\u003c\/strong\u003e 20 mars 2025\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, dimensions :\u003c\/strong\u003e 292 pages | 183 × 235 × 15 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN13 :\u003c\/strong\u003e 9791140712793 \u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/center\u003e\n\n\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893664710698,"sku":"110066","price":39.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/c603220fc9766bef209b4f47d861cd41.jpg?v=1765410840","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/products\/110066","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}