Résumé du cours
Dans ce cours, vous explorerez les principes fondamentaux et les stratégies permettant de concevoir des systèmes d’IA agentique à l’aide des services AWS. Vous apprendrez en quoi l’IA agentique diffère des systèmes conversationnels traditionnels et comment utiliser des outils tels que Strands Agents SDK et Amazon Bedrock AgentCore pour créer des solutions autonomes, orientées vers des objectifs et capables de résoudre des problèmes concrets.
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
- Développeurs logiciels souhaitant acquérir des connaissances de niveau intermédiaire pour créer des systèmes avancés d’IA agentique
- Professionnels techniques explorant les capacités de l’IA et souhaitant créer des systèmes avancés d’IA agentique.
- Équipes de développement créant des solutions avancées d’IA agentique.
Pré-requis
Nous recommandons aux participants à ce cours d’avoir suivi : Agentic AI Foundations (AAIF)
Objectifs
À la fin du cours, vous devriez être en mesure de :
- Définir les caractéristiques de l’IA agentique et les différencier de celles des systèmes d’IA traditionnels.
- Identifier les principaux composants d’un agent et leurs interactions.
- Décrire comment les services Bedrock AgentCore prennent en charge l’IA agentique.
- Déployer des agents en utilisant les frameworks pris en charge avec AgentCore Runtime.
- Décrire les principales fonctionnalités d’AgentCore Runtime.
- Configurer une exécution serverless avec isolation des sessions.
- Configurer AgentCore Identity pour répondre aux exigences de sécurité de l’entreprise.
- Créer des politiques pour sécuriser les appels d’outils des agents à l’aide d’AgentCore Policy.
- Mettre en œuvre une gestion sécurisée des jetons et une délégation des autorisations.
- Assurer la conformité avec les exigences de gouvernance des données et d’audit.
- Mettre en œuvre différents modèles d’intégration d’outils, notamment les outils intégrés et les outils basés sur des protocoles.
- Concevoir et déployer des serveurs et des clients Model Context Protocol (MCP) afin d’étendre les capacités des agents.
- Décrire les modèles d’authentification courants pour l’utilisation d’outils par les agents.
- Configurer les composants AgentCore Gateway pour permettre un accès sécurisé et autorisé aux outils.
- Mettre en œuvre des modèles de mémoire agentique adaptés à différents cas d’usage.
- Configurer les opérations AgentCore Memory pour un développement tenant compte du contexte.
- Optimiser les performances de la mémoire pour les charges de travail en production.
- Configurer AgentCore Observability pour la supervision en production.
- Mettre en œuvre l’intégration avec Amazon CloudWatch et le traçage spécialisé.
- Décrire les principales fonctionnalités d’AgentCore Evaluations.
- 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
Suite de parcours
Contenu
Module 1 : Fondamentaux des modèles d’IA agentique
- Composants fondamentaux des agents
- Introduction à Amazon Bedrock AgentCore
Module 2 : AgentCore Runtime et intégration des frameworks
- Frameworks pris en charge et mise en œuvre
- Présentation d’AgentCore Runtime
- Infrastructure et déploiement
Module 3 : Sécurité et gestion des identités
- Sécurité et gestion des identités
- Sécurisation de vos agents avec AgentCore Identity
Module 4 : Intégration des outils et AgentCore Gateway
- Amazon Bedrock AgentCore Policy
- Outils intégrés et intégration personnalisée
- Model Context Protocol (MCP)
- AgentCore Gateway
- Mise en œuvre d’AgentCore Gateway
- Amazon Bedrock AgentCore Policy
Module 5 : Mise en œuvre de la mémoire agentique
- Concepts fondamentaux de la mémoire agentique
- AgentCore Memory
- Sécurisation d’AgentCore Memory
Atelier pratique : améliorer et mettre à l’échelle les agents avec Amazon Bedrock AgentCore
Module 6 : Supervision et observabilité en production
- Supervision des agents avec AgentCore Observability
- Vérification des performances des agents avec AgentCore Evaluation
Module 7 : Conclusion du cours
- Prochaines étapes et ressources supplémentaires
- Résumé du cours
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Moyens Pédagogiques :