Une vue d'ensemble des concepts clés de l'IA Agentique. Comprenons-le étape par étape : 1️⃣ LLMs (la couche de base) Au cœur, vous avez des LLMs comme GPT, DeepSeek, etc. Idées principales : - Tokenisation & inférence : comment le texte est traité par le modèle - Ingénierie des prompts : concevoir des entrées pour de meilleurs résultats - APIs LLM : interfaces programmatiques pour interagir avec les modèles C'est le moteur qui alimente tout le reste. 2️⃣ Agents IA (construits sur des LLMs) Les agents enveloppent les LLMs pour permettre une action autonome. Responsabilités clés : - Utilisation d'outils & appel de fonctions : connecter les LLMs à des APIs/outils externes - Raisonnement des agents : méthodes comme ReAct ou Chain-of-Thought - Planification des tâches : décomposer de grandes tâches en plus petites - Gestion de la mémoire : suivi de l'historique, du contexte et des informations à long terme Les agents rendent les LLMs utiles dans les flux de travail réels. 3️⃣ Systèmes agentiques (multi-agents)...