Contexte et objectif :

• Développer un Système Multi-Agent Autonome inspiré de la ruche et du paradigme Mixture of Experts pour gérer des workflows clients complexes.
• Construire une architecture où des agents spécialisés collaborent via une mémoire partagée et un routeur intelligent pour assurer un contexte conversationnel cohérent et des actions automatisées.

Missions principales :

• Implémenter des agents spécialisés (Support Technique, Commercial, Chef de Projet) capables de créer des tickets, mettre à jour un CRM, planifier des meetings et appeler/des exposer des APIs.
• Développer un Agent Routeur intelligent qui analyse l’intention utilisateur et oriente vers l’expert approprié (classification d’intention, scoring des experts, routage).

Orchestration et intégration technique :

• Orchestrer les workflows avec n8n et intégrer des agents IA via LangChain / LangGraph pour orchestrer les appels aux LLMs (GPT-4, Claude 3.5).
• Mettre en place une solution RAG avec bases vectorielles (Pinecone ou Qdrant) et une mémoire partagée (Redis) pour conserver le contexte multi-agent.

Développement, tests et déploiement :

• Développer en Python et JavaScript les composants backend et les connectors d’API; concevoir tests unitaires et d’intégration pour valider la cohérence des dialogues et actions automatisées.
• Packager et documenter le déploiement (scénarios de montée en charge, gestion d’état, mécanismes de fallback si un expert n’est pas disponible).

Compétences et livrables attendus :

• Compétences requises : bonne maîtrise de Python et JavaScript, expérience avec n8n, LangChain / LangGraph, LLMs (GPT-4 / Claude), bases vectorielles (Qdrant / Pinecone) et Redis.
• Livrables : prototype fonctionnel multi-agent, démonstration de routing d’intentions vers experts, pipeline RAG opérationnel, documentation technique, et rapport de stage.

Informations pratiques :

• Référence : AISMAA_S102026.
• Nombre de stagiaires : 1 (ingénieur). Lieu : Sousse – Khzema Technologies.

Stack technique (non exhaustive) :

• Python, JavaScript, n8n, LangChain, LangGraph.
• LLMs : GPT-4, Claude 3.5.
• Bases vectorielles : Qdrant / Pinecone.
• Mémoire / cache : Redis.