Développer un système multi-agent avec CrewAI : Guide étape par étape

Collaboration avancée en IA : Développer un système multi-agent avec CrewAI

Bonjour ! Je suis Tommy, et nous allons naviguer dans le domaine avancé des systèmes multi-agents — un sujet qui étend les capacités des agents IA individuels en puissantes unités coopératives capables de résoudre des problèmes complexes du monde réel.

Dans ce guide, nous explorerons comment coordonner plusieurs agents IA pour résoudre des tâches complexes, en mettant l'accent sur l'évolutivité, l'orchestration et la collaboration. Que vous développiez des systèmes autonomes de support client ou des applications complexes de résolution de problèmes, ce tutoriel vous fournira les outils et les connaissances nécessaires pour réussir. Restez avec nous pour voir tout cela se concrétiser avec une mise en œuvre pratique dans Google Colab à la fin !

Aperçu du système multi-agent et du cadre

Les systèmes multi-agents représentent un saut significatif par rapport aux paradigmes traditionnels de l'IA. Au lieu de s'appuyer sur une seule entité IA pour gérer toutes les tâches, les systèmes multi-agents permettent des agents spécialisés, chacun conçu pour des rôles spécifiques. Cette spécialisation permet un traitement plus efficace, une exécution parallèle des tâches, et la capacité de s'attaquer à des problèmes plus complexes.

Avantages :

Évolutivité : Chaque agent peut être optimisé et évolué indépendamment, permettant au système de gérer des charges de travail croissantes en ajoutant plus d'agents.
Fiabilité : Si un agent échoue, d'autres peuvent continuer à fonctionner, fournissant un mécanisme de reprise qui améliore la fiabilité du système.
Efficacité : Les agents peuvent travailler en parallèle ou en hiérarchie, accélérant le temps global de réalisation des tâches, en particulier dans des scénarios où les tâches sont indépendantes ou peuvent être décomposées en sous-tâches plus petites.
Modularité : La nature modulaire des systèmes multi-agents signifie que les agents peuvent être réutilisés à travers différents systèmes, réduisant le temps de développement pour de nouveaux projets.

Défis :

Complexité de coordination : Assurer que les agents travaillent ensemble sans heurts peut être difficile, surtout à mesure que le nombre d'agents augmente.
Surcharge de communication : Le besoin pour les agents de communiquer ajoute une surcharge, en particulier s'ils s'appuient sur différents modèles ou cadres.
Gestion des erreurs : Les échecs d'un agent peuvent se propager ou causer des problèmes à d'autres, nécessitant des mécanismes sophistiqués de gestion des erreurs.

Introduction à CrewAI

CrewAI est un excellent cadre pour gérer et orchestrer plusieurs agents. Il simplifie les concepts complexes des systèmes multi-agents en structures gérables, fournissant des outils pour construire, déployer et gérer des systèmes multi-agents dans des environnements de production.

Quelques fonctionnalités clés de CrewAI incluent :

Exécution des tâches séquentielle, parallèle et hiérarchique : Par défaut, les tâches sont traitées séquentiellement, mais CrewAI prend également en charge l'exécution parallèle et hiérarchique, ce qui est crucial pour les systèmes à grande échelle.
Intégration d'outils personnalisés : CrewAI permet aux développeurs de créer et d'intégrer des outils personnalisés adaptés aux tâches spécifiques des agents, améliorant la polyvalence et l'efficacité du système pour leur cas d'utilisation.
Gestion de la mémoire : CrewAI fournit des mécanismes pour la mémoire à court terme, à long terme et d'entité, permettant aux agents d'apprendre de leurs expériences passées et de s'améliorer avec le temps.
Configuration des agents basée sur les rôles : En se concentrant sur des rôles et des objectifs spécifiques, CrewAI s'assure que chaque agent est optimisé pour sa tâche, améliorant ainsi l'efficacité globale du système.

Configuration et dépendances

Avant de définir les agents, assurons-nous que votre environnement est correctement configuré. Pour ce tutoriel, nous utiliserons Google Colab. Suivez ces étapes pour installer les dépendances nécessaires et configurer vos variables d'environnement :

Installer les dépendances :

Comme nous travaillons sur Google Colab, l'installation des dépendances est simple. Nous allons utiliser les paquets crewai, crewai_tools, langchain_community, et pymongo. Ces bibliothèques fournissent la fonctionnalité de base pour créer et gérer des agents IA, intégrer des outils externes comme ceux de LangChain, et se connecter à une base de données MongoDB.

La commande ci-dessus a été exécutée dans un carnet Google Colab, mais si vous l'exécutez localement, retirez le point d'exclamation (!) au début.

Configurer les variables d'environnement :

Ensuite, vous devrez configurer vos variables d'environnement. Pour ce tutoriel, nous utiliserons le modèle gpt-3.5-turbo d'OpenAI, car il est largement accessible. Si vous avez accès à GPT-4, vous pouvez sauter cette étape ou modifier la variable d'environnement en conséquence.

Ajoutez le code suivant à votre carnet Colab :

<Votre Code Ici>

Remplacez les valeurs de remplacement par vos clés API réelles et vos identifiants. Cette configuration permet à vos agents d'interagir avec des services externes et des bases de données de manière sécurisée.

Conception d'un système multi-agent

La conception d'un système multi-agent commence par une définition claire des rôles et des responsabilités de chaque agent. Passons à un exemple pratique : la création d'un système de support client où différents agents gèrent des tâches distinctes comme la récupération de données, la résolution d'enquêtes et l'examen de l'assurance qualité.

ÉTAPE 1 : Définir les agents

Lors de la création d'agents IA, il est crucial d'établir un cadre mental solide. Commencez par vous poser des questions clés qui reflètent le processus de pensée d'un manager :

Orientation vers l'objectif : Quel est l'objectif principal de l'agent ? Quels processus l'agent devra-t-il accomplir pour atteindre cet objectif efficacement ?
Analogie de création d'équipe : Si c'était une tâche humaine, quel type de personnes engageriez-vous pour accomplir le travail ? Considérez les rôles et l'expertise nécessaires, puis mappez ces qualités sur les capacités de l'agent IA.

Chaque agent peut fonctionner sur un modèle de langage différent (LLM) dans un système multi-agent. Puisque nous utilisons CrewAI pour ce tutoriel, il convient de noter que les agents peuvent également intégrer des modèles du Hugging Face Hub. Cette flexibilité vous permet d'ajuster les agents pour répondre à des besoins spécifiques, fournissant des réponses plus personnalisées.

Par exemple, vous pouvez ajuster des modèles comme phi-3, tinyLLama, ou Llama-3 pour mieux convenir à votre cas d'utilisation. Si vous n'êtes pas familier avec ce processus, consultez mes tutoriels précédents :

Pour utiliser un modèle du Hugging Face Hub, vous pouvez le charger dans votre agent comme suit :

<Code de Chargement du Modèle Ici>

Maintenant, regardons un exemple pratique de définition d'un agent pour un rôle spécifique.

Compréhension de l'agent de récupération de données

Rôle : Spécialiste de la récupération de données
Objectif : Récupérer toutes les informations pertinentes sur un client à partir de la base de données.
Contexte : Fournit un contexte pour le rôle de l'agent dans le système plus large.
Autoriser la délégation : Réglé sur Faux ; cet agent ne déléguera pas ses tâches à d'autres.
Verbeux : Active l'enregistrement détaillé des actions de l'agent.

Compréhension de l'agent de support

Rôle : Représentant senior du support
Objectif : Fournir un support amical et utile.
Contexte : Utilise les données fournies par le spécialiste de la récupération de données.
Autoriser la délégation : Réglé sur Faux.
Verbeux : Active l'enregistrement détaillé.

Compréhension de l'agent QA support

Rôle : Spécialiste de l'assurance qualité du support
Objectif : Assurer une haute qualité de support.
Contexte : Se concentre sur l'assurance que les réponses des représentants seniors du support sont complètes et exactes.
Verbeux : Active l'enregistrement détaillé.

Étape 2 : Définir les tâches

Avec nos agents définis, la prochaine étape consiste à créer les tâches qu'ils effectueront. Les tâches sont centrales à la manière dont les agents fonctionnent, fournissant un ensemble clair d'actions à réaliser en utilisant des outils spécifiques. Le paramètre des outils est clé, car il dicte quelles ressources ou utilitaires l'agent utilisera pour accomplir la tâche. Sélectionnez les outils qui sont les plus efficaces pour la tâche à accomplir.

Éléments clés d'outils efficaces :

Polyvalence : L'outil devrait gérer différents types d'entrées de l'agent.
Tolérance aux pannes : Devrait échouer gracieusement, éventuellement en demandant des entrées spécifiques ou en envoyant des messages d'erreur.
Mise en cache : Prévient les demandes répétées inutiles en utilisant une couche de mise en cache.

Initialisation de l'outil

Les outils peuvent être intégrés ou personnalisés. Dans ce tutoriel, nous utiliserons plusieurs outils, y compris DirectoryReadTool et FileReadTool pour lire des fichiers à partir d'un répertoire spécifié.

Initialisons les outils intégrés :

<Code d'Initialisation de l'Outil Ici>

Ensuite, nous définirons un outil personnalisé pour récupérer des données d'une base de données MongoDB :

<Code d'Outil Personnalisé Ici>

Définir les tâches

Les tâches représentent des objectifs spécifiques que les agents doivent atteindre. Chaque tâche est définie par une description, une sortie attendue, les outils qu'elle utilisera et l'agent responsable de l'exécution de la tâche.

Tâche de récupération de données

<Code de Tâche de Récupération de Données>

Cette tâche est assignée à notre agent de récupération de données ; son travail consiste à rassembler toutes les informations pertinentes sur le client à partir de la base de données.

Tâche de résolution d'enquête

<Code de Tâche de Résolution d'Enquête>

Une fois les données récupérées, l'agent de support s'occupera de la demande du client.

Tâche de révision de l'assurance qualité

<Code de Tâche de Révision de l'Assurance Qualité>

L'agent QA examine la réponse de l'agent de support, s'assurant de respecter des normes de qualité élevées.

Étape 3 : Initialiser l'équipage

Maintenant que nous avons défini nos agents et nos tâches, il est temps de rassembler le tout en initialisant un Équipage.

L'Équipage est l'entité centrale qui gère l'exécution des tâches par les agents. Voici comment nous initialisons l'équipage avec nos agents, nos tâches et notre configuration de mémoire :

<Code d'Initialisation de l'Équipage Ici>

Étape 4 : Lancer l'équipage

Après avoir initialisé l'équipage, fournissez les entrées nécessaires pour les tâches :

Client : Le nom du client qui demande.
Demande : La question ou le problème spécifique que le client souhaite voir traité.

<Code d'Entrée Ici>

Étape 5 : Révision de l'exécution de l'équipage

Une fois que la méthode de lancement est invoquée, l'équipage commence à exécuter les tâches, produisant des journaux détaillés pour le suivi.

Enfin, après que l'équipage a terminé toutes les tâches, il génère le résultat final au format markdown :

<Code de Sortie Finale Ici>

Généralisation à travers des cas d'utilisation

Adaptation à plusieurs domaines

Bien que ce tutoriel se concentre sur des exemples de support client, les principes des systèmes multi-agents peuvent être adaptés à diverses industries, de la gestion de la chaîne d'approvisionnement aux services personnalisés par IA.

Conception modulaire et réutilisable

Lors de la conception de votre système, priorisez la modularité. Structurez les agents et leurs interactions de manière à ce qu'ils puissent être facilement adaptés ou réutilisés dans différents projets, économisant ainsi du temps et des ressources pour les développements futurs.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons construit un système multi-agent sophistiqué en utilisant CrewAI, démontrant comment automatiser efficacement les tâches de support client. Nous avons commencé par configurer l'environnement, définir des agents spécialisés, et créer des tâches, y compris un outil de récupération de données personnalisé. En initialisant et en lançant l'équipage, nous avons vu comment les agents collaborent pour récupérer des données, rédiger des réponses et assurer la qualité, produisant un résultat final affiné.

Pour plonger plus profondément dans les capacités et les possibilités des systèmes multi-agents, consultez la documentation de CrewAI.