Nouveau cours : Nvidia's NeMo Agent Toolkit : Rendre les agents fiables, enseigné par @Pr_Brian de @NVIDIA. De nombreuses équipes ont du mal à transformer les démonstrations d'agents en systèmes fiables prêts pour la production. Ce court cours vous apprend à renforcer les flux de travail agentiques en systèmes fiables en utilisant le NeMo Agent Toolkit (NAT) open-source de Nvidia. Que vous ayez construit votre agent en Python brut ou en utilisant un cadre comme LangGraph ou CrewAI, le NAT fournit des éléments de base pour l'observabilité, l'évaluation et le déploiement qui transforment les preuves de concept en systèmes prêts pour la production. Le NAT facilite le dépannage et l'optimisation des performances des agents avec des traces d'exécution, des évaluations systématiques et une intégration CI/CD. Compétences que vous acquerrez : - Construire des flux de travail d'agents pilotés par la configuration avec des API REST et un code minimal - Ajouter de l'observabilité avec le traçage pour visualiser le raisonnement des agents et déboguer les goulets d'étranglement de performance - Créer des évaluations systématiques en utilisant des ensembles de données de référence pour mesurer et améliorer la fiabilité des agents - Déployer des systèmes multi-agents avec authentification, limitation de débit et interfaces web professionnelles - Orchestrer des agents de différents cadres pour collaborer sur des tâches complexes Rejoignez-nous et apprenez à transformer les démonstrations d'agents en systèmes fiables !