Introduction à LangGraph : Construisez un Deep Research Agent — WalkSelf
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Introduction à LangGraph : Construisez un Deep Research Agent

Apprenez les fondamentaux de l'Agentic AI en construisant un système multi-agent planner-executor pour automatiser des tâches de recherche complexes.

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À propos de ce cours

À mesure que l'intelligence artificielle évolue, passant de la réponse à de simples requêtes à l'exécution de workflows complexes, l'Agentic AI devient une compétence essentielle pour les développeurs modernes. Comprendre comment construire des systèmes autonomes qui planifient et exécutent des tâches ouvre de toutes nouvelles possibilités pour l'automatisation et la synthèse de données. Dans ce cours textuel, vous apprendrez les concepts fondamentaux des systèmes multi-agents et construirez votre propre Deep Research Agent. En commençant par la terminologie de base et les définitions fondamentales de l'IA, vous explorerez l'architecture planner-executor et apprendrez à utiliser LangGraph pour orchestrer des workflows intelligents capables de collecter, d'analyser et de synthétiser des informations de manière autonome. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie et les concepts de base derrière l'Agentic AI et les systèmes multi-agents. - Concevoir une architecture planner-executor pour décomposer des objectifs de recherche complexes en étapes gérables. - Appliquer LangGraph pour orchestrer des applications multi-acteurs avec état (stateful) et des agents autonomes. - Intégrer des modèles de base de retrieval-augmented generation (RAG) et des bases de données vectorielles pour une gestion efficace des données. - Pratiquer les techniques de prompt engineering pour guider le raisonnement de l'agent et améliorer la fiabilité des résultats. - Construire un workflow complet de recherche approfondie textuel qui synthétise les informations de manière autonome. Le déroulement du cours commence par des définitions essentielles et des concepts fondamentaux de l'IA avant de passer à des exercices écrits pratiques, étape par étape. Vous construirez progressivement la logique de votre agent, en apprenant à gérer l'état, à structurer les workflows et à traiter les erreurs en cours de route. Ce cours fondamental est conçu pour les débutants et les développeurs novices en matière d'agents IA ; aucune expérience préalable avec LangGraph ou l'orchestration multi-agent n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre premier agent de recherche autonome et élargir vos compétences en développement d'IA.

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Avis (12)

Alexandros Kouris GR
★ 4 · 30 juillet 2026

Clear LangGraph intro, multi-agent parts move fast.

Sebastián Rodríguez MX Apprenant vérifié
★ 5 · 23 juillet 2026

Construir el agente planner-executor con LangGraph paso a paso me ayudó a entender por fin cómo se coordinan varios agentes en una sola tarea de investigación. El ejemplo final, donde el agente busca, sintetiza y refina su respuesta, quedó sorprendentemente sólido.

Hatice Şahin TR Apprenant vérifié
★ 5 · 14 juillet 2026

LangGraph ile planlayıcı-yürütücü yapısını sıfırdan kurmak, çok ajanlı sistemlerin nasıl çalıştığını sonunda anlamamı sağladı.

Alessandro Romano IT
★ 4 · 13 juillet 2026

Il modo in cui il corso spiega il flusso planner-executor con LangGraph è chiarissimo e passo dopo passo si arriva a un agente di ricerca funzionante. L'unica pecca è che la parte sui grafi ciclici avrebbe meritato qualche esempio in più.

Alejandro Valverde CR Apprenant vérifié
★ 5 · 10 juillet 2026

Por fin entendí cómo encadenar varios agentes para automatizar una investigación completa.

Trần Thị Quỳnh VN
★ 4 · 29 juin 2026

Phần xây dựng agent lập kế hoạch và thực thi bằng LangGraph rất dễ hiểu, chỉ tiếc là đoạn về xử lý lỗi giữa các node hơi sơ sài.

Sofia Costa PT Apprenant vérifié
★ 5 · 21 juin 2026

Explicação ótima do fluxo planner-executor.

박하은 KR Apprenant vérifié
★ 5 · 19 juin 2026

LangGraph로 플래너-이그제큐터 구조를 처음부터 끝까지 만들어보는 과정이 정말 체계적이었습니다. 그동안 멀티 에이전트라는 개념이 막연했는데, 리서치 에이전트를 직접 조립하면서 각 노드가 어떤 역할을 하는지 명확하게 이해됐어요. 특히 상태 관리 부분을 그래프로 시각화해서 설명해준 덕분에 코드를 볼 때 헷갈리지 않았습니다. 마지막 프로젝트에서 제가 만든 에이전트가 스스로 검색하고 요약하는 걸 보고 꽤 뿌듯했습니다. 에이전트 오케스트레이션을 제대로 배우고 싶은 단계에서 딱 필요한 강의였어요.

Oliver Vidal CL Apprenant vérifié
★ 4 · 19 juin 2026

Construir un agente de investigación con el patrón planificador-ejecutor me dejó las ideas mucho más claras, sobre todo cómo se reparten las tareas entre varios agentes. Me hubiera gustado un poco más de profundidad en el manejo de errores cuando un paso falla, pero aun así lo recomiendo sin dudar para entrar en LangGraph.

Léo Martin LU
★ 5 · 16 juin 2026

La construction pas à pas de l'agent planner-executor avec LangGraph m'a enfin fait comprendre comment structurer un agent de recherche multi-étapes.

Léa Richard FR Apprenant vérifié
★ 5 · 6 juin 2026

Le système planificateur-exécuteur est expliqué de façon limpide, j'ai monté mon premier agent de recherche sans galérer.

Paweł Grabowski PL Apprenant vérifié
★ 5 · 28 mai 2026

Kurs bardzo dobrze tłumaczy architekturę planner-executor w LangGraph, krok po kroku, bez zbędnego lania wody. Zbudowałem własnego agenta do głębokich researchów i faktycznie działa lepiej niż wszystko, co pisałem wcześniej sam.

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Questions fréquentes

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