Cette formation LangGraph vous permettra de concevoir des applications d’intelligence artificielle avancées en utilisant des agents LLM (Large Language Models) orchestrés par un graphe d'exécution.
Au terme de ces 3 jours de formation, vous serez capable de :
- créer des agents autonomes ou collaboratifs
- orchestrer des workflows dynamiques avec des cycles de décision et de mémoire
- intégrer la persistance et le "time travel" pour sécuriser vos applications contre les erreurs et faciliter le débogage
- concevoir des applications IA interactives en temps réel.
Cette formation s’adresse à tous les développeur·euse·s souhaitant créer des applications d’IA avancées avec des agents LLM orchestrés par LangGraph.
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Les objectifs
- Comprendre les concepts fondamentaux de LangGraph
- Modéliser des workflows complexes à l’aide de graphes dirigés
- Concevoir des agents mono-agent et multi-agents
- Implémenter la gestion d’état et la persistance
- Intégrer une mémoire contextuelle et adaptative
- Déployer des agents réactifs en temps réel
Pré-requis
- Connaissances de base en Python
- Notions élémentaires sur les LLM et l’écosystème LangChain
- Avoir déjà utilisé un environnement de développement (VSCode, Jupyter, etc.)
- Ordinateur portable à apporter
Le programme de la formation LangGraph
Jour 1 : Comprendre les fondations de LangGraph et des workflows LLM
-
Introduction à LangGraph et son écosystème
- Tour d’horizon de LangChain & LangGraph
- Cas d’usage concrets
- chatbots, assistants, systèmes multi-agents
-
Théorie des graphes appliquée aux workflows IA
- Nœuds et arêtes : définition et rôle
- Flux d’exécution et dépendances
- LangGraph dans la pratique
-
Premiers pas avec LangGraph en Python
- Installation et configuration
- Création d’un graphe simple
- Visualisation et interprétation du graphe
-
Définir des agents simples
- Mono-agent statique
- Choix de la logique de contrôle via LLM
Mises en pratique :
- Créer un premier graphe LangGraph simple avec un agent mono-tâche et visualisation du flux
- Transformer un chatbot classique en agent LangGraph avec mémoire basique
- Identifier et structurer les nœuds et arêtes dans un cas d’usage concret
Jour 2 : Orchestration, persistance et intelligence multi-agents
-
Gestion de l’état et persistance
- Notion d’état
- historique, contexte, variables
- Persistance avec checkpointers
- Fonction
time travel
pour rejouer un graphe
-
Schémas agentiques et coopération entre agents
- Mono-agent évolutif
- Multi-agents collaboratifs
- Hiérarchie et délégation
-
Mémoire et adaptation des agents
- Mémoire contextuelle : fonctionnement et types
- Personnalisation via mémoire utilisateur
-
Ateliers de conception
- Création d’un graphe multi-agents
- Mise en place d’une mémoire persistante
- Tests et
time travel
Mises en pratique :
- Concevoir un graphe multi-agents pour un assistant de réservation intelligent
- Mettre en place la persistance d’état avec checkpointers et tester la reprise après interruption
- Utiliser la fonction time travel pour rejouer un scénario et tester des variantes décisionnelles
Jour 3 : Vers des agents IA interactifs et déployables
-
Streaming et expérience utilisateur
- Streaming des réponses
- Affichage des étapes intermédiaires
- Améliorer l’UX dans les agents LLM
-
Intégration avec des outils externes
- Utiliser des fonctions ou API
- Prise de décision dynamique par LLM
- Connexion avec LangChain Tools
-
Bonnes pratiques de conception
- Débogage avec LangGraph
- Organisation du code
- Validation et sécurité
Mises en pratique :
- Implémenter le streaming des réponses LLM pour améliorer l’interaction en temps réel
- Intégrer un outil externe (API ou fonction Python) dans un agent décisionnel
- Réaliser un mini-projet complet combinant mémoire, persistance, streaming et logique multi-agent
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FAQ
Nos formations sont éligibles à plusieurs dispositifs de financement, selon votre situation. Human Coders est certifié
Qualiopi, ce qui permet la prise en charge par des organismes comme
Pôle emploi, votre OPCO ou encore le
CPF (Compte Personnel de Formation) pour certaines formations.
Pour en savoir plus, veuillez consulter notre page : Comment financer votre formation ?
Oui, la formation peut être proposée en présentiel ou en distanciel. Pour les inter-entreprises, les modalités (présentiel ou à distance) sont fonction de la session.
Nous pouvons organiser des sessions à d'autres dates ou dans d'autres villes (Bordeaux, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Nantes, Nice, Paris, Strasbourg, Toulouse...)
Les formations se déroulent toujours en petit groupe de 3 à 6 stagiaires. Nous souhaitons que les formateurs et formatrices puissent passer un maximum de temps avec chacun·e.
Voici une journée type :
- 9h : vous êtes accueillis par votre formateur·rice autour d'un petit déjeuner (croissants, pains au chocolat, jus de fruit, thé ou café...)
- 9h30 : la formation commence
- 12h30 : pause de midi. Le·a formateur·rice mangera avec vous. C'est l'occasion d'avoir des discussions plus informelles.
- 14h : reprise de la formation
- 18h : fin de la journée
A propos de Human Coders
Human Coders c'est un centre de formation pour développeurs avec :
- une certification Qualiopi, indispensable pour que vous puissiez obtenir des aides au financement via votre OPCO
- de nombreux clients qui nous font confiance depuis des années
- un manifeste pour garantir des formations à taille humaine, des formateurs passionnés, de véritables workshops...
- 166 formations au catalogue, 1643 sessions depuis nos débuts en 2012 avec une moyenne de satisfaction de 4,6/5
- 99% des participants qui se disent satisfaits de nos formations
- la possibilité de vous proposer un accompagnement personnalisé, du conseil ou un suivi après la formation