# Table des matières

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| Titre | Description |
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| [Définition d'un Agent](1_definition_of_an_agent.md) | Exemple général de ce que les agents peuvent faire sans jargon technique. |
| [Expliquer les LLMs](2_explain_llms.md) | Explication des modèles de langage de grande taille, y compris l'arbre généalogique des modèles et les modèles adaptés aux agents. |
| [Messages et Tokens Spéciaux](3_messages_and_special_tokens.md) | Explication des messages, des tokens spéciaux et de l'utilisation des modèles de conversation. |
| [Bibliothèque d'Agents Factices](4_dummy_agent_library.md) | Introduction à l'utilisation d'une bibliothèque d'agents factices et d'une API sans serveur. |
| [Outils](5_tools.md) | Aperçu de Pydantic pour les outils d'agents et d'autres formats d'outils courants. |
| [Étapes et Structure de l'Agent](6_agent_steps_and_structure.md) | Les étapes impliquées dans un agent, y compris le raisonnement, les actions, les observations, et une comparaison entre les agents basés sur le code et les agents basés sur JSON. |
| [Raisonnement](7_thoughts.md) | Explication du raisonnement et de l'approche ReAct. |
| [Actions](8_actions.md) | Aperçu des actions et de l'approche "stop and parse". |
| [Observations](9_observations.md) | Explication des observations et de l'ajout du résultat pour réflexion. |
| [Quiz](10_quizz.md) | Contient des quiz pour tester la compréhension des concepts. |
| [Cas d'Utilisation Simple](11_simple_use_case.md) | Fournit un exercice de cas d'utilisation simple utilisant datetime et une fonction Python comme outil. |
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