Formation LangGraph : Construisez des Agents IA en Graphe en 2 Jours

Maîtrisez LangGraph en 2 jours : construisez des agents IA complexes avec des graphes d'état, conditional edges, mémoire persistante et human-in-the-loop. Framework de LangChain Inc., finançable OPCO.

À l'issue de cette formation, vous serez capable de modéliser des workflows d'agents IA complexes avec LangGraph et de les déployer en production avec LangGraph Cloud.

2 jours Maîtrise Hybride 3-8 participants 80% pratique Finançable OPCO
Finançable OPCO
80% pratique
3-8 participants
Présentiel ou distanciel
Exercices disponibles en :PythonJavaScript / TypeScript

Ce que vous devez savoir

  • Maîtrise de Python ou JavaScript/TypeScript
  • Notions de base sur les LLM et les agents IA (prompting, tool use)
  • Connaissance de LangChain ou expérience équivalente avec un framework LLM
  • Confort avec le terminal et Git
  • Expérience en développement d'applications en production

À qui s'adresse cette formation

Développeurs senior et tech leads souhaitant construire des agents IA complexes avec des graphes d'état et les déployer en production.

Programme détaillé

Jour 1

Fondamentaux LangGraph

Introduction aux graphes d'état

  • Pourquoi LangGraph : limites des chains linéaires pour les agents complexes
  • Architecture graphe d'état : nœuds, arêtes, state, channels
  • Positionnement dans l'écosystème LangChain Inc.
  • Démonstration live : un agent de recherche en graphe en 20 minutes

Exercice : Créer votre premier graphe LangGraph avec 3 nœuds et des transitions conditionnelles

Nœuds et arêtes

  • Définir des nœuds : fonctions, tool nodes, subgraphs
  • Arêtes simples et conditionnelles : routing dynamique
  • Conditional edges : branching basé sur l'état du graphe
  • Entry et finish points : contrôler le flux d'exécution

Exercice : Implémenter un agent de classification avec routing conditionnel multi-branches

State management

  • Définir le state : TypedDict, Pydantic models, annotations
  • State channels : reducer functions et accumulation
  • State updates : comment les nœuds modifient l'état partagé
  • Debugging state : inspecter et visualiser l'état à chaque étape

Exercice : Agent de traitement de commandes avec state complexe et transitions conditionnelles

Tool use et intégrations

  • ToolNode : intégrer des outils LangChain dans le graphe
  • Parallel tool execution : exécuter plusieurs outils simultanément
  • Error handling dans les tools : retry, fallback, graceful degradation
  • Custom tools : créer des outils métier spécifiques

Exercice : Agent de recherche multi-sources avec tool use parallèle et error handling

Jour 2

Agents avancés et production

Human-in-the-loop

  • Interrupt before/after : pause du graphe pour validation humaine
  • Approval workflows : l'humain valide avant une action critique
  • Input injection : l'humain fournit des informations manquantes
  • Checkpointing : sauvegarder et reprendre l'exécution du graphe

Exercice : Workflow d'approbation avec interruption, validation humaine et reprise automatique

Mémoire persistante et checkpoints

  • Checkpointers : SQLite, PostgreSQL, Redis pour la persistance
  • Conversation memory : maintenir le contexte entre les sessions
  • Thread management : gérer plusieurs conversations en parallèle
  • State snapshots : revenir à un état précédent du graphe

Exercice : Agent conversationnel avec mémoire persistante PostgreSQL et multi-threads

Sub-graphs et multi-agent patterns

  • Sub-graphs : modulariser des workflows complexes en sous-graphes réutilisables
  • Multi-agent supervisor : un agent coordonne des agents spécialisés
  • Agent handoff : transférer le contrôle entre agents
  • Parallel execution : exécuter des branches du graphe en parallèle

Exercice : Système multi-agents avec supervisor, 3 agents spécialisés et handoff dynamique

Déploiement LangGraph Cloud

  • LangGraph Cloud : hébergement managé de graphes en production
  • API de déploiement : versionning, rollback, scaling
  • Monitoring avec LangSmith : tracing des exécutions de graphe
  • Production patterns : streaming, caching, error recovery

Exercice : Déployer votre système multi-agents sur LangGraph Cloud avec monitoring LangSmith

Évaluation & certification

Méthode d'évaluation

Évaluation continue par les formateurs + projet fil rouge évalué en fin de formation

Certification

Attestation de compétences Better People

Livrables

  • Agents LangGraph fonctionnels avec state management avancé
  • Système multi-agents avec supervisor et handoff
  • Déploiement LangGraph Cloud avec monitoring
  • Accès à la communauté alumni Better People

Pourquoi se former à LangGraph ?

LangGraph, développé par LangChain Inc., est le framework de référence pour construire des agents IA basés sur des graphes d’état. Là où les chains linéaires atteignent leurs limites, LangGraph permet de modéliser des workflows complexes avec du branching conditionnel, de la mémoire persistante et du human-in-the-loop.

En 2026, LangGraph est devenu le choix recommandé par LangChain Inc. pour tout agent en production. Avec 26K+ stars GitHub et une adoption croissante, c’est le framework qui monte le plus rapidement dans l’écosystème IA.

Better People est l’un des rares organismes en France à proposer une formation dédiée à LangGraph, avec des exercices pratiques en production. Groupes de 8 participants maximum, financement OPCO éligible.

Ce que vous apprendrez

  • Modéliser des graphes d’état avec nœuds, arêtes conditionnelles et state management
  • Implémenter le human-in-the-loop avec interruptions, validation et checkpointing
  • Gérer la mémoire persistante avec PostgreSQL, Redis et thread management
  • Construire des systèmes multi-agents avec sub-graphs, supervisor et handoff
  • Déployer sur LangGraph Cloud avec monitoring LangSmith

Questions fréquentes

Better People est l'un des rares organismes en France à proposer une formation dédiée à LangGraph avec des exercices pratiques en production. 2 jours, groupes de 8 maximum, financement OPCO possible.

LangChain fournit les briques de base (chains, tools, retrievers). LangGraph utilise ces briques pour orchestrer des agents complexes avec des graphes d'état, du branching conditionnel, de la mémoire persistante et du human-in-the-loop. LangGraph est le choix recommandé par LangChain Inc. pour les agents en production.

Notre formation couvre l'intégralité du processus : définition du graphe d'état, création de nœuds et arêtes conditionnelles, tool use, mémoire persistante, human-in-the-loop et déploiement sur LangGraph Cloud.

Oui, Better People est organisme de formation déclaré. Nous vous accompagnons dans les démarches de prise en charge OPCO. Contactez-nous pour un devis personnalisé.

Des notions de base sur LangChain sont recommandées (concepts de chains, tools, retrievers). Si vous n'avez pas cette expérience, nous recommandons de suivre d'abord notre Formation LangChain.

Oui, le jour 2 est consacré aux patterns avancés : sub-graphs, multi-agent supervisor, agent handoff et parallel execution. Vous repartez avec un système multi-agents fonctionnel.

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