Tutoriel sur les agents AI : Construire et utiliser des agents AI efficacement

Introduction aux Agents IA

Les Agents IA gagnent rapidement en popularité grâce à leur capacité à résoudre de manière autonome une variété de tâches. Vous avez probablement entendu parler de projets tels qu’AutoGPT, BabyAGI ou CAMEL. Cet article vous fournira des informations sur le fonctionnement de ces puissants outils et sur leur utilisation.

Qu'est-ce qu'un Agent IA ?

Un Agent IA est un système computationnel sophistiqué conçu pour prendre des décisions et effectuer des actions afin d'atteindre des objectifs spécifiques, souvent prédéfinis. Ces agents fonctionnent avec un haut degré d'autonomie, nécessitant une intervention humaine minimale dans leurs opérations.

Les capacités remarquables et l'autosuffisance des Agents IA suscitent un intérêt général, car ils représentent un progrès technologique significatif. Comprendre et interagir avec cette technologie peut vous être d'une grande aide.

Comment utiliser les Agents IA

Actuellement, plusieurs options s'offrent à vous pour expérimenter avec des Agents IA. Certains utilisateurs peuvent préférer des solutions prêtes à l'emploi comme AutoGPT, et pour ceux qui souhaitent une expérience pratique, créer un Agent personnalisé est une approche gratifiante. Dans ce guide, nous allons nous concentrer sur la construction de votre Agent à l'aide de LangChain, un cadre innovant spécifiquement conçu pour des applications exploitant des Modèles de Langage de Grande Taille (LLM).

Partie Codage : Démarrer avec les Agents IA

Maintenant que nous comprenons le potentiel des Agents IA, plongeons dans les aspects pratiques de la création d'un Agent !

Structure du Projet

Pour commencer, créez un nouveau répertoire pour votre projet et initialisez votre environnement Python. Cela pose une base propre pour le développement.

Dépendances

Ensuite, installez les bibliothèques nécessaires :

• LangChain - pour travailler avec les LLM et les Agents
• requests - pour effectuer des requêtes API
• OpenAI SDK - pour simplifier les interactions avec les modèles d’OpenAI
• duckduckgo-search - pour effectuer des recherches sur le web

Cette préparation nous permet d'importer les bibliothèques requises pour notre projet.

Définir notre Modèle IA

À cette étape, nous allons définir notre LLM en utilisant le modèle GPT-3 d'OpenAI (bien que vous soyez libre d'explorer d'autres modèles). Après avoir défini le modèle, nous allons créer un invite initiale et construire une chaîne pour le modèle.

Tester les Réponses de notre Modèle

Pour tester notre modèle, nous pouvons demander à propos de l'identité de lablab.ai ou le défier avec un problème mathématique. Voici ce qui se passe :

Qu'est-ce que lablab.ai ?

L'IA répond :

Lablab.ai est une plateforme technologique qui fournit des solutions IA aux entreprises...

Cependant, le modèle tente également une évaluation mathématique :

La réponse est x^2 log(x)^3 / 3 + C...

Malheureusement, les deux réponses contiennent des inexactitudes. Cela souligne les limites du modèle en raison de connaissances obsolètes ou insuffisantes.

Améliorer notre Modèle avec des Outils

Pour rectifier ces inexactitudes, nous pouvons incorporer des outils externes tels que l'outil de recherche DuckDuckGo pour des informations à jour et l'API Wolfram Alpha pour des solutions mathématiques précises.

Créer un Outil de Recherche

Nous allons importer l'outil de recherche DuckDuckGo, qui permet de rechercher sur Internet directement depuis notre Agent.

Créer un Résolveur de Problème Mathématique

Ensuite, nous allons établir une classe personnalisée pour interagir avec l'API de Wolfram Alpha. Cette API peut résoudre des requêtes exprimées en langage naturel, ce qui en fait un excellent ajustement pour nos besoins.

Implémenter l'Agent et Évaluer la Performance

Nous sommes maintenant prêts à créer notre Agent ! Analysons la performance en utilisant les requêtes précédentes :

• Réponse à propos de lablab.ai : L’IA initiale a dit que c’est une plateforme technologique fournissant des solutions IA. La réponse améliorée était plus concise, indiquant son focus sur les outils IA et les tutoriels.
• Problème Mathématique : La réponse initiale était incorrecte, mais la réponse améliorée a produit le bon résultat d'intégration.

Cela démontre clairement comment l'intégration d'outils améliore l'exactitude et la qualité des réponses des Agents IA.

Conclusion

L'ajout d'outils spécialisés comme les capacités de recherche web et des API mathématiques a montré qu'il améliore significativement la performance des Agents IA. De telles améliorations sont essentielles car elles jettent les bases pour de futurs progrès dans le travail avec les Modèles de Langage de Grande Taille.

Améliorations Supplémentaires

Pour améliorer encore vos applications, envisagez d'expérimenter avec différents types d'Agents et d'intégrer des systèmes de mémoire en utilisant des Bases de Données Vectorielles. LangChain prend pleinement en charge ces expansions, offrant à vos projets un potentiel encore plus grand à l'avenir.