Résumé du cours
Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des systèmes multi-agents prêts pour la production à l’aide d’Amazon Bedrock AgentCore, en abordant les modèles multi-agents, les techniques d’optimisation du contexte, les configurations de sécurité et les cadres de supervision. Vous étudierez les compétences nécessaires pour passer d’une preuve de concept à des mises en œuvre d’IA agentique évolutives, sécurisées et observables. Ce cours vous prépare à concevoir et à déployer des systèmes agentiques avancés prêts pour des environnements de production réels.
Moyens d'évaluation :
- Quiz pré-formation de vérification des connaissances (si applicable)
- Évaluations formatives pendant la formation, à travers les travaux pratiques réalisés sur les labs à l’issue de chaque module, QCM, mises en situation…
- Complétion par chaque participant d’un questionnaire et/ou questionnaire de positionnement en amont et à l’issue de la formation pour validation de l’acquisition des compétences
A qui s'adresse cette formation
Cette formation s’adresse aux :
- Développeurs logiciels et ingénieurs IA concevant des systèmes d’IA agentique avancés et multi-agents
- Architectes cloud et architectes de solutions responsables de la conception et du déploiement de solutions d’IA agentique sur AWS
- Ingénieurs Machine Learning et MLOps souhaitant industrialiser des systèmes agentiques en environnement de production
- Ingénieurs DevOps et Platform Engineers responsables du déploiement, de la sécurité, de la supervision et de l’observabilité des systèmes d’IA agentique
- Équipes techniques souhaitant faire évoluer des preuves de concept d’IA agentique vers des solutions multi-agents sécurisées, évolutives et prêtes pour la production
Pré-requis
Nous recommandons aux participants à ce cours d’avoir suivi :
Objectifs
À la fin du cours, vous devriez être en mesure de :
- Analyser les scénarios nécessitant des architectures multi-agents.
- Décrire les principaux modèles de communication multi-agents et leurs cas d’usage.
- Configurer des modèles d’agent en tant qu’outil pour les déploiements en production.
- Mettre en œuvre le partage de mémoire à l’aide des fonctionnalités disponibles sur la plateforme.
- Mettre en œuvre des stratégies de gestion du contexte pour les charges de travail en production.
- Concevoir des mécanismes de compression et d’optimisation du contexte.
- Optimiser l’utilisation des ressources et la gestion des coûts dans les systèmes multi-agents.
- Configurer le contrôle d’accès basé sur des politiques à l’aide d’AgentCore Policy Engine.
- Mettre en œuvre l’intégration VPC pour sécuriser les déploiements d’agents.
- Mettre en œuvre le traçage distribué et la supervision dans les systèmes multi-agents.
- Mettre en place des cadres complets d’évaluation des agents.
- Configurer des modèles d’intégration pour les systèmes d’observabilité d’entreprise.
- Mettre en place des pistes d’audit complètes et une supervision de la conformité.
- Intégrer des systèmes agentiques à des API et services de production.
- Concevoir des stratégies de déploiement pour les environnements de production.
- Évaluer l’état de préparation à la production et mettre en place des processus d’amélioration continue.
Contenu
Module 1 : Architecture multi-agents et modèles de communication
- Limites des agents individuels et avantages des systèmes multi-agents
- Démonstration du formateur : création et déploiement d’agents financiers intelligents avec Amazon Bedrock Strands et AgentCore - Tâche 1 : création d’un assistant de budget personnel avec Strands Agents
- Modèles de communication multi-agents
- Gestion de la mémoire et de l’état
- Démonstration du formateur : création et déploiement d’agents financiers intelligents avec Amazon Bedrock Strands et AgentCore - Tâche 2 : création d’un système multi-agents pour l’analyse financière complexe
Module 2 : Ingénierie du contexte et optimisation des performances
- Le contexte en tant que ressource limitée
- Techniques d’optimisation du contexte
- Conception d’outils pour une utilisation efficace du contexte
Module 3 : Mise en œuvre de la sécurité et de la conformité
- Gestion des identités et des accès en production
- Intégration VPC et sécurité réseau
Module 4 : Supervision, observabilité et évaluation en production
- Architecture de supervision
- Évaluation avec AgentCore
- Intégration de l’observabilité d’entreprise
- Démonstration du formateur : création et déploiement d’agents financiers intelligents avec Amazon Bedrock Strands et AgentCore - Tâche 3 : déploiement d’agents prêts pour la production avec Amazon Bedrock AgentCore
Module 5 : Systèmes d’IA agentique Well-Architected
- Application du framework Well-Architected
- Déploiement Well-Architected
- Préparation à la production
Module 6 : Conclusion du cours
- Prochaines étapes et ressources supplémentaires
- Résumé du cours
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Moyens Pédagogiques :