Tutoriel sur les Agents AI : Construire et Utiliser des Agents AI de Manière Efficace

Introduction aux agents IA

Les agents IA gagnent rapidement en popularité en raison de leur capacité à résoudre de manière autonome diverses tâches. Des projets comme AutoGPT, BabyAGI et CAMEL ont démontré le potentiel de ces technologies. Dans cet article, nous explorerons comment fonctionnent les agents IA et pourquoi ils sont essentiels pour l'avenir.

Qu'est-ce qu'un agent IA ?

Un agent IA est un système informatique sophistiqué conçu pour prendre des décisions, choisir des outils et effectuer des actions afin d'atteindre des objectifs prédéfinis avec une intervention humaine minimale. Leur autonomie et leur ensemble d'outils puissants attirent une attention considérable, marquant leur rôle crucial dans l'avancement technologique.

Comment utiliser les agents IA

Il existe plusieurs approches pour expérimenter avec les agents IA :

• Solutions prêtes à l'emploi : Des plateformes comme AutoGPT permettent aux utilisateurs d'explorer des agents IA préfabriqués.
• Créer votre propre agent : Cela implique d'utiliser un cadre tel que LangChain, qui simplifie le développement d'applications basées sur des modèles de langage de grande taille (LLMs).

Partie codage : créer votre propre agent IA

Structure du projet

Pour commencer, créez un nouveau répertoire et initialisez votre environnement Python pour votre projet.

Dépendances

Installez les bibliothèques requises :

• LangChain : Pour travailler avec les LLM et les agents.
• Requests : Pour effectuer des requêtes API.
• OpenAI SDK : Pour interagir plus efficacement avec les modèles OpenAI.
• DuckDuckGo-Search : Pour effectuer des recherches sur le web.

Après l'installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre code.

Définir le LLM

Pour ce tutoriel, nous allons définir le LLM en utilisant GPT-3 d'OpenAI. Cependant, vous pouvez expérimenter avec d'autres modèles selon vos besoins. De plus, définissez l'invite initiale pour établir le contexte de votre agent IA.

Test de comportement du modèle

Ensuite, interrogez le modèle concernant lablab.ai et effectuez une intégrale mathématique pour observer ses réponses :

La réponse du modèle concernant lablab.ai était qu'il fournit des solutions en IA et en apprentissage machine visant à améliorer l'efficacité opérationnelle.

Pour l'intégrale, le modèle a donné un résultat incorrect, illustrant ses limitations en compétences numériques.

Améliorer la précision du modèle avec des outils

Pour améliorer les performances du modèle, nous pouvons intégrer des outils supplémentaires :

• Outil de recherche Internet : L'utilisation de DuckDuckGoSearchRun peut fournir des informations à jour, améliorant ainsi les connaissances du modèle.
• Résolveur de problèmes mathématiques : L'API Wolfram Alpha peut être utilisée pour effectuer des calculs mathématiques précis.

En importation ces outils de LangChain, nous pouvons doter notre agent IA des capacités nécessaires pour produire de meilleurs résultats.

Créer un agent IA et tester les performances

Maintenant, créons un agent qui intègre ces outils et vérifions ses performances par rapport à nos requêtes précédentes :

Réponses précédentes

• Lablab.ai a été mal résumé.
• Le calcul de l'intégrale était incorrect, donnant une réponse inexacte.

Nouvelles réponses

• Lablab.ai est correctement décrit comme une plateforme pour les outils et technologies IA.
• L'intégrale est maintenant correctement calculée.

Conclusion

L'intégration d'outils a considérablement amélioré les performances de l'agent IA. En utilisant des ressources supplémentaires, le modèle peut fournir des réponses correctes et pertinentes, montrant le potentiel futur pour une technologie encore plus avancée dans le développement de l'IA.

Qu'est-ce qui peut être amélioré ?

Les améliorations potentielles pour ces applications comprennent l'expérimentation avec différents types d'agents et l'implémentation de fonctionnalités de mémoire utilisant des bases de données vectorielles, qui sont prises en charge par LangChain.

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