Artificial intelligence is rapidly advancing from simple automation to systems that can reason, plan, and act on their own. Building Autonomous AI Agents is a hands-on, practice-driven course that walks you through the end-to-end process of designing, developing, and deploying intelligent agents capable of independent decision-making.
Building Autonomous AI Agents
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niveau Débutant
Expérience recommandée
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Understand the core architecture and components of autonomous AI agents.
Build and orchestrate multi-agent systems using frameworks.
Integrate memory, reasoning, and tool-use capabilities into AI workflows.
Apply ethical, safety, and evaluation frameworks for trustworthy agent deployment.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Tool Calling
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Systems Integration
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : LLM Application
- Catégorie : Restful API
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : LangChain
- Catégorie : OpenAI
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : JSON
- Catégorie : LangGraph
- Catégorie : Generative AI Agents
- Catégorie : Responsible AI
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Récemment mis à jour !
novembre 2025
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
This module introduces learners to the foundations of single AI agents using the ReAct framework. Learners will explore the core concepts of agentic reasoning, tool usage, and memory integration. Through hands-on exercises, they will set up a development environment, define and use tools with structured inputs, and implement the ReAct loop for reasoning and decision-making. By the end of this module, learners will be able to deploy a functional agent capable of performing tasks with structured reasoning and short-term memory.
Inclus
15 vidéos6 lectures4 devoirs
This module focuses on enabling a single agent to access, process, and act on external knowledge. Learners will work with retrieval-augmented generation (RAG) pipelines, including data ingestion, text embedding, and vector database indexing. They will integrate tools and actuators to enable decision-making and apply grounding techniques to ensure the agent produces contextually accurate outputs. By the end of this module, learners will have built a “strategy-grounded” agent that can reason over knowledge sources and generate validated outputs.
Inclus
10 vidéos4 lectures4 devoirs
This module introduces learners to orchestrating, validating, and deploying single AI agents using LangGraph. Learners will design execution graphs, implement validation nodes, and integrate reflection loops for self-correction. They will also explore human-in-the-loop techniques and conditional logic for decision-making. Finally, learners will package their agent as a RESTful API, monitor its performance, and scale workflows for robust operation. By the end of this module, learners will have a fully operational, production-ready agent capable of autonomous task execution.
Inclus
10 vidéos4 lectures4 devoirs
This module provides learners with an opportunity to synthesize their knowledge and demonstrate mastery of single-agent AI workflows. Learners will review key concepts from agentic foundations, RAG pipelines, and LangGraph orchestration. They will complete graded assessments, including scenario-based exercises and end-of-course knowledge checks, to apply their understanding in practical contexts. By the end of this module, learners will be able to confidently design, implement, and evaluate a fully functional single AI agent capable of reasoning, tool use, and executing grounded tasks.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Foire Aux Questions
AI agents can not only chat but also take actions, use tools, and remember things to complete tasks. Regular AI models mainly generate text without acting or remembering.
You only need basic Python knowledge. Step-by-step instructions are provided for all coding exercises, so beginners can follow along easily.
ReAct stands for Reasoning + Acting. It teaches agents to think, take action, observe results, and improve, making them smarter than standard AI models.
Plus de questions
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¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.