Développez des agents intelligents efficacement avec le cadre CrewAI

Développement d'agents intelligents avec CrewAI

Dans le monde de l'intelligence artificielle, les agents intelligents deviennent de plus en plus significatifs. Ces agents peuvent prendre des décisions, apprendre de leur environnement et effectuer des tâches allant de l'automatisation de base à l'analyse complexe des données. Ce tutoriel vous guidera dans la création d'agents intelligents en utilisant CrewAI, un cadre puissant conçu pour simplifier le développement des agents d'IA.

Pourquoi CrewAI et comprendre les systèmes d'agents

CrewAI se distingue par sa capacité à gérer de nombreuses complexités liées à la construction d'agents intelligents, vous permettant de vous concentrer sur la logique et le comportement fondamentaux. Il est adapté aux débutants et aux développeurs expérimentés, ce qui facilite la réalisation d'idées d'IA de manière efficace.

Un système d'agents se compose d'agents individuels qui interagissent avec leur environnement pour atteindre des objectifs spécifiques. Chaque agent perçoit son environnement, prend des décisions basées sur des observations et agit en conséquence. Certains agents peuvent même apprendre de leurs expériences passées, s'améliorant au fil du temps.

Commencer et améliorer les agents

Nous allons commencer par créer un agent de base effectuant une tâche simple. Vous apprendrez à définir le but de l'agent, à configurer son environnement et à adapter son comportement en fonction des entrées.

Ensuite, nous intégrerons des agents avec des modèles linguistiques de grande taille comme GPT-4, leur permettant de gérer des tâches complexes basées sur le langage. Vous apprendrez à connecter des agents aux LLM et à appliquer ces intégrations de manière pratique.

Nous explorerons comment lier vos agents avec des ressources externes, élargissant leurs capacités et les rendant plus puissants et utiles. CrewAI est adaptable dans divers secteurs, et nous discuterons de la manière de modifier vos agents pour différents scénarios, démontrant la polyvalence du cadre.

Configurer votre environnement de développement

Avant de commencer à construire des agents intelligents avec CrewAI, il est important de mettre en place un environnement de développement adéquat. Cela garantit que tout fonctionne correctement et que votre projet reste organisé.

Configurer un environnement virtuel

Un environnement virtuel est comme un espace de travail séparé sur votre ordinateur qui garde toutes les dépendances et bibliothèques de votre projet isolées des autres. Cette isolation aide à éviter les conflits entre différents projets et assure que votre projet utilise les bonnes versions des bibliothèques.

Pour Windows :

Ouvrez votre environnement de développement intégré (IDE) préféré comme PyCharm, VS Code, ou même simplement l'invite de commandes.
Naviguez vers le répertoire où vous souhaitez créer votre projet. Vous pouvez le faire en utilisant la commande cd.
Exécutez la commande suivante pour créer un environnement virtuel :
```
python -m venv myenv
```
Cela créera un dossier nommé myenv dans votre répertoire.
Pour activer l'environnement virtuel, exécutez :
```
myenv\Scripts\activate
```
Vous remarquerez que votre ligne de commande affiche maintenant (myenv), indiquant que l'environnement virtuel est actif.

Pour macOS :

Ouvrez le terminal et naviguez vers le répertoire où vous voulez votre projet.
Exécutez la commande suivante pour créer un environnement virtuel :
```
python3 -m venv myenv
```
Cela crée un répertoire myenv avec l'environnement virtuel.
Pour l'activer, exécutez :
```
source myenv/bin/activate
```
Le prompt du terminal changera, affichant (myenv) avant votre chemin de répertoire, ce qui signifie que l'environnement virtuel est actif.

Avec l'environnement virtuel actif, vous pouvez maintenant installer les bibliothèques nécessaires sans affecter d'autres projets sur votre système.

Installer CrewAI

Avec votre environnement virtuel configuré, l'étape suivante consiste à installer CrewAI, le cadre qui alimentera nos agents intelligents. Assurez-vous que votre environnement virtuel est actif (vous devez voir (myenv) dans votre terminal ou invite de commandes).

Exécutez la commande suivante pour installer le package principal CrewAI :
```
pip install crewai
```
Pour installer des outils supplémentaires qui seront utiles pour vos agents, vous pouvez exécuter :
```
pip install 'crewai[tools]'
```
Alternativement, vous pouvez installer à la fois le package principal et les outils ensemble :
```
pip install crewai crewai-tools
```

Ces commandes téléchargeront et installeront tout ce dont vous avez besoin pour commencer à travailler avec CrewAI.

Créer votre projet

Maintenant que CrewAI est installé, il est temps de créer votre projet. CrewAI fournit une commande pratique pour établir la structure de base de votre projet, vous faisant gagner du temps et assurant que tout est organisé correctement dès le début.

crewai create crew

Remplacez crew par le nom que vous souhaitez donner à votre projet. Cette commande créera un dossier avec le nom de votre projet et mettra en place la structure de base à l'intérieur.

Comprendre la structure du projet

Après avoir exécuté la commande crewai create crew, vous constaterez qu'une structure de projet a été créée pour vous. Voici à quoi cela ressemble :

.gitignore : Ce fichier indique à Git (un système de contrôle de version) quels fichiers ou dossiers ignorer.
pyproject.toml : Ce fichier contient les informations de configuration pour votre projet, y compris les dépendances et les paramètres nécessaires pour construire et exécuter votre projet.
README.md : C'est un fichier markdown où vous pouvez décrire votre projet, fournir des instructions et documenter des détails importants.
src/ : Ce dossier contient le code source principal de votre projet.
my_project/ : À l'intérieur du dossier src/, il y a un autre dossier avec le nom de votre projet. C'est là que la plupart du code de votre projet sera stocké.
__init__.py : Ce fichier fait en sorte que Python traite le répertoire comme un package.
main.py : C'est le point d'entrée principal de votre projet. C'est ici que vous définirez comment vos agents seront exécutés et gérerez le flux global de votre application.
crew.py : Ce fichier est où vous définirez la logique de vos agents, outils et tâches.
tools/ : Ce répertoire est où vous pouvez ajouter des outils personnalisés que vos agents pourraient utiliser.
custom_tool.py : Un fichier d'exemple où vous pouvez commencer à ajouter vos propres outils.
config/ : Ce dossier contient des fichiers de configuration où vous définissez vos agents et tâches.
agents.yaml : Dans ce fichier, vous définirez les agents pour votre projet, y compris leurs rôles, objectifs et toute configuration spécifique dont ils ont besoin.
tasks.yaml : Ce fichier est où vous définirez les tâches que vos agents effectueront.

Personnaliser votre projet

Maintenant que vous comprenez la structure, vous pouvez commencer à personnaliser votre projet. Par exemple, vous pourriez vouloir définir un nouvel agent dans le fichier agents.yaml, en précisant son rôle et ses objectifs. Vous définiriez ensuite les tâches dans le fichier tasks.yaml, spécifiant ce que l'agent devrait faire.

Dans le fichier crew.py, vous écrirez la véritable logique qui relie tout ensemble.

Personnaliser vos agents et tâches

Maintenant que nous avons configuré notre projet, il est temps de définir les agents et les tâches qui alimenteront notre pipeline de création de contenu. Cela implique d'éditer deux fichiers YAML clés : agents.yaml et tasks.yaml.

Étape 1 : Naviguer vers les fichiers YAML

Tout d'abord, naviguez vers le répertoire src/my_project/config/ dans la structure de votre projet. C'est là que vous trouverez les fichiers agents.yaml et tasks.yaml.

Étape 2 : Définir des agents dans agents.yaml

Ouvrez le fichier agents.yaml dans votre IDE ou éditeur de texte. Ce fichier devrait ressembler à ceci :

researcher:
  role: Chercheur
  goal: Analyser du contenu web
  backstory: "Analyse le contenu d'une URL spécifiée et extrait des informations clés."
planner:
  role: Planificateur
  goal: Créer un plan optimisé pour le SEO
  backstory: "Expert en stratégie de contenu et SEO."
writer:
  role: Écrivain
  goal: Rédiger un article de blog optimisé pour le SEO
  backstory: "Rédige un contenu engageant à travers différentes industries."
editor:
  role: Éditeur
  goal: Affiner le contenu pour publication
  backstory: "Assure l'exactitude et la cohérence du contenu."

Étape 3 : Définir des tâches dans tasks.yaml

Ouvrez le fichier tasks.yaml dans le même répertoire. Ce fichier assigne des tâches spécifiques à chaque agent :

research_task:
  description: "Analyser le contenu web et produire un rapport de recherche."
  expected_output: "Rapport de recherche complet."
  agent: researcher
planning_task:
  description: "Créer un plan optimisé pour le SEO basé sur la recherche."
  expected_output: "Plan optimisé pour l'article de blog."
  agent: planner
writing_task:
  description: "Rédiger un article de blog basé sur le plan."
  expected_output: "Premier brouillon bien rédigé au format markdown."
  agent: writer
editing_task:
  description: "Éditer l'article de blog pour publication."
  expected_output: "Article de blog poli et prêt à être publié."
  agent: editor

Écrire la logique dans crew.py

Le fichier crew.py est essentiellement le cerveau de votre projet. Ici, vous définirez comment chaque agent fonctionne, comment ils interagissent avec les tâches, et comment le flux global est géré.

from crewai import CrewBase, agent, task, crew

@CrewBase
class Blogagent2Crew:
    agents_config = "config/agents.yaml"
    tasks_config = "config/tasks.yaml"
    
    @agent
    def researcher(self):
        ...
    
    @task
    def research_task(self):
        ...
    
# Agents et tâches supplémentaires...

Configurer le fichier main.py

Le fichier main.py est où vous initiez votre équipe et exécutez les tâches que vous avez configurées dans crew.py. Ce fichier sert de point d'entrée pour votre projet.

if __name__ == '__main__':
    print("Exécution de l'équipe...")

Conclusion

En suivant ce tutoriel, vous avez mis en place et exécuté un projet complet utilisant CrewAI, de la définition des agents et des tâches à la visualisation des résultats finaux générés par vos agents IA. Ce processus non seulement démontre la puissance de CrewAI, mais fournit également un cadre pratique pour le développement d'agents intelligents qui peuvent être adaptés à divers scénarios.

Au fur et à mesure que vous continuez à explorer et affiner votre projet, vous pouvez construire sur cette base, ajoutant plus de complexité ou personnalisant les agents pour des besoins spécifiques. Que vous cherchiez à automatiser la création de contenu, à rationaliser les processus de recherche ou à mettre en œuvre des workflows sophistiqués, CrewAI offre les outils pour y parvenir. Bon codage !