Introduction aux frameworks agentiques

Bienvenue dans cette deuxième unité, où nous explorerons différents frameworks agentiques qui peuvent être utilisés pour construire de puissantes applications agentiques.

Nous étudierons :

• Dans l’unité 2.1 : smolagents
• Dans l’unité 2.2 : LlamaIndex
• Dans l’unité 2.3 : LangGraph

Plongeons-y ! 🕵

Quand utiliser un framework agentique

Parfois, des workflows prédéfinis sont suffisants pour répondre aux demandes des utilisateurs, et il n’y a pas vraiment besoin d’un framework agentique. Si l’approche pour construire un agent est simple, comme une chaîne de prompts, utiliser du code simple peut suffire. L’avantage est que le développeur aura un contrôle total et une compréhension de son système sans abstractions.

Cependant, lorsque le workflow devient plus complexe, comme laisser un LLM appeler des fonctions ou utiliser plusieurs agents, ces abstractions commencent à devenir utiles.

En considérant ces idées, nous pouvons déjà identifier le besoin de certaines fonctionnalités :

• Un moteur LLM qui alimente le système.
• Une liste d’outils auxquels l’agent peut accéder.
• Un analyseur pour extraire les appels d’outils de la sortie du LLM.
• Un prompt système synchronisé avec l’analyseur.
• Un système de mémoire.
• Des mécanismes de journalisation des erreurs et de réessai pour contrôler les erreurs du LLM.

Nous explorerons comment ces sujets sont résolus dans divers frameworks comme smolagents, LlamaIndex et LangGraph.

Unités des frameworks agentiques

Framework	Description	Auteur de l’unité
smolagents	Framework d’agents développé par Hugging Face.	Sergio PANIEGO - HF - X - Linkedin
Llama-Index	Outils de bout en bout pour déployer un agent IA augmenté par le contexte en production	David BERENSTEIN - HF - X - Linkedin
LangGraph	Agents permettant l’orchestration étatique des agents	Joffrey THOMAS - HF - X - Linkedin

Update on GitHub