Building AI Agents for Complex Tasks is an intermediate-level course designed to equip learners with the skills to design, build, and evaluate intelligent agents that operate autonomously across dynamic, multi-step environments. Moving beyond simple chatbot flows, this course introduces learners to agent architectures that perceive context, make decisions, integrate tools, and recover from failure.
Building AI Agents for Complex Tasks
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Context Management
- Catégorie : Development Testing
- Catégorie : LangChain
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Performance Testing
- Catégorie : Tool Calling
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : LLM Application
- Catégorie : Scenario Testing
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : AI Orchestration
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
décembre 2025
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 3 modules dans ce cours
This foundational lesson introduces what AI agents are and how they differ from traditional software. Learners will explore agent-environment interactions, the concept of perception, and how various types of agents—reactive, deliberative, and hybrid—handle decision-making. Through real-world examples like smart assistants and warehouse robots, learners will classify agent types and determine where each model excels or breaks down.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir
This lesson moves from theory to implementation. Learners will construct intelligent agents that integrate inputs (perception), structured reasoning (decision loops), and output (action). They'll explore core modules such as memory, planning chains, and tool execution in LangChain and Rasa. Real-world examples like Alexa’s task-based updates and LangChain agents with tools will help frame the technical walkthroughs.
Inclus
3 vidéos1 lecture2 devoirs
In the final lesson, learners will focus on evaluating how agents perform in realistic, changing environments. They'll explore testing strategies, interpret edge-case behaviors, and fine-tune agents using logs, performance feedback, and outcome tracking. Examples such as AlphaCode’s reasoning iterations and BabyAGI’s task queue refinement will help frame the concepts. This lesson culminates in the Capstone project, where learners will apply everything they've learned to design and deliver an intelligent, goal-driven agent.
Inclus
4 vidéos1 lecture4 devoirs
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Statut : Essai gratuit
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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