L’intelligence artificielle transforme la manière dont nous interagissons avec les données et les outils numériques. Les agents IA, capables d’exécuter des tâches complexes en autonomie, sont désormais accessibles à tous grâce à des frameworks comme LangChain. Que vous soyez débutant ou curieux d’automatiser certains processus, il est possible de créer un agent IA fonctionnel sans compétences avancées en programmation et même en mode no-code. Ce guide vous accompagne pas à pas pour concevoir votre premier agent IA avec LangChain.
LangChain s’impose comme une solution incontournable pour développer des applications basées sur les grands modèles de langage (LLM). Son approche modulaire permet de connecter facilement des outils, d’intégrer des modèles puissants et de personnaliser le comportement des agents. Dans ce tutoriel, vous découvrirez comment mettre en place un agent IA, de l’installation à l’exécution des premières commandes, tout en adoptant une démarche accessible et pragmatique. Pour une vision plus globale de l’IA en PME, consultez L'IA pour les PME : le guide complet pour accélérer votre croissance.
Avant de vous lancer dans la création d’un agent IA, il est essentiel de comprendre ce qu’est un agent et comment LangChain facilite sa conception.
Un agent IA est une entité autonome capable de prendre des décisions, d’interagir avec des outils ou des sources externes, et de s’adapter en fonction des instructions reçues. Les agents IA sont utilisés pour automatiser des recherches, réaliser des analyses, manipuler des fichiers ou encore piloter des workflows complexes. Pour aller plus loin sur les usages stratégiques, découvrez Veille concurrentielle automatisée : l’agent IA, atout stratégique pour les PME.
LangChain est un framework open source conçu pour simplifier la création d’applications basées sur les LLM. Il propose :
Pour une mise en œuvre rapide en entreprise, lisez Intégration rapide d’un agent IA : mode d’emploi pour les PME.
La mise en place d’un agent IA avec LangChain ne nécessite pas de connaissances avancées en développement. Voici les étapes clés pour démarrer :
pipinstalllangchain pipinstalllangchain-community
pipinstall"langchain[google-genai]"
La première étape consiste à connecter un LLM à LangChain pour permettre à l’agent de comprendre et générer du texte.
fromlangchain.chat_modelsimportinit_chat_modelmodel=init_chat_model("gemini-2.0-flash",model_provider="google_genai")
Points clés : - Choisissez un modèle adapté à vos besoins (vitesse, coût, précision) - Les API des fournisseurs sont généralement simples à utiliser
Pour rendre l’agent interactif et utile, il est indispensable de lui donner accès à des outils. Exemple : gestion de fichiers, recherche web, calculatrice.
fromlangchain_community.agent_toolkitsimportFileManagementToolkit
fromtempfileimportTemporaryDirectoryworking_directory=TemporaryDirectory()
tools=FileManagementToolkit(root_dir=str(working_directory.name),selected_tools=["read_file","write_file","list_directory"],).get_tools()
Avantages : - L’agent peut lire, écrire et lister des fichiers en langage naturel - Chaque outil apporte de nouvelles fonctionnalités à l’agent
Pour automatiser la gestion documentaire et la relation client, explorez Automatiser la relation client en PME grâce aux agents IA.
Une fois le modèle et les outils configurés, il est temps de créer l’agent.
pipinstalllanggraph
model_with_tools=model.bind_tools(tools)fromlanggraph.prebuiltimportcreate_react_agentagent_executor=create_react_agent(model,tools)
Points à retenir : - La liaison permet à l’agent d’utiliser les outils selon les instructions reçues - Vous pouvez ajouter ou retirer des outils selon les besoins
Votre agent est prêt à être utilisé ! Voici comment interagir avec lui :
input_message={"role":"user","content":"Crée un fichier nommé exemple.txt"}response=agent_executor.invoke({"messages":[input_message]})formessageinresponse["messages"]:print(message.content)
Conseils : - Testez différentes instructions pour explorer les capacités de l’agent - Vérifiez la sécurité de l’environnement, surtout en mode no-code
Pour approfondir la sécurité et la confidentialité, consultez Sécurité et confidentialité : déployer un agent IA sans risquer ses données en PME.
Une fois l’agent de base en place, vous pouvez l’enrichir et l’adapter à vos besoins spécifiques.
Pour découvrir comment l’IA peut réduire les coûts opérationnels, lisez 10 cas d’usage pour réduire les coûts opérationnels de votre entreprise avec l’IA.
Avantages de LangChain et du no-code : - Accessibilité pour les non-développeurs - Rapidité de conception et de déploiement - Large écosystème d’outils compatibles
Créer un agent IA avec LangChain n’a jamais été aussi simple et accessible. Grâce à une approche pas à pas, des outils modulaires et une documentation claire, chacun peut aujourd’hui concevoir un agent fonctionnel, même sans expérience préalable en intelligence artificielle ou développement. Que vous souhaitiez automatiser des tâches, enrichir vos applications ou simplement explorer le potentiel de l’IA, LangChain est le partenaire idéal pour vos premiers projets.
N’hésitez pas à expérimenter, ajouter des fonctionnalités et partager vos réalisations avec la communauté. L’avenir de l’intelligence artificielle est collaboratif et ouvert à tous ! Pour aller plus loin dans l’intégration en PME, découvrez Intégration rapide d’un agent IA : mode d’emploi pour les PME.
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