Mise en place d'une architecture complète pour le développement et l'exploitation d'un agent IA basé sur le framework LangGraph en Python. L'agent est conçu autour d'une logique de workflow orchestré permettant de gérer des chaînes de traitement complexes, des états conversationnels et des interactions dynamiques entre différents composants IA. Côté backend, l'architecture repose sur FastAPI afin d'exposer les fonctionnalités de l'agent via des endpoints API performants et asynchrones. Cette couche assure la gestion des requêtes, l'orchestration des traitements, la communication avec les modèles IA ainsi que la sérialisation des réponses destinées au frontend. L'agent IA développé avec LangGraph permet : - la gestion de flux conversationnels avancés ; - l'exécution conditionnelle de nœuds de traitement ; - la conservation du contexte et de l'état des échanges ; - l'intégration de modèles LLM et d'outils externes ; - la structuration modulaire et évolutive des pipelines IA. Côté frontend, l'interface utilisateur est développée exclusivement avec Streamlit, permettant une consommation simplifiée des endpoints exposés par FastAPI. Cette interface offre une expérience interactive pour l'exécution des requêtes, l'affichage des réponses générées par l'agent IA ainsi que le suivi des traitements en temps réel. Cette architecture favorise : - une séparation claire entre la logique métier IA et la couche de présentation ; - une maintenance facilitée ; - une forte évolutivité des composants ; - une intégration rapide de nouvelles fonctionnalités IA ; - un déploiement simplifié des services backend et frontend.