Objectif : Déployer des agents accessibles par des clients.
Options de déploiement :
| Option | Quand l'utiliser | Stack |
|---|---|---|
| n8n Agent Node | 80% des cas PME | n8n self-hosted |
| FastAPI + LangChain | API custom pour une app client | Python |
| Langserve | Exposer un agent LangChain en API REST | Python + LangServe |
| Vercel/Railway | Déploiement cloud simple | Python ou Node.js |
Pratique (60 min) :
- Déployer un agent simple via n8n (Module 1, Heure 17) — rappel de la méthode
- Créer une API FastAPI qui expose un agent LangChain :
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Message(BaseModel):
content: str
session_id: str
@app.post("/agent/chat")
async def chat(message: Message):
response = agent.invoke({"messages": [("user", message.content)]})
return {"response": response["messages"][-1].content}
- Tester l'API avec Postman
- Déployer sur Railway ou votre VPS (Docker Compose)
Checkpoint : Tu déploies des agents accessibles par des clients.