Développez des agents intelligents avec CrewAI : Un guide étape par étape

Développer des agents intelligents avec CrewAI

Dans le domaine dynamique 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 basique à l'analyse de données complexes. Ce tutoriel vous guidera à travers la création d'agents intelligents utilisant CrewAI, un cadre puissant conçu pour simplifier le développement d'agents IA.

Pourquoi CrewAI et compréhension des systèmes d'agents

CrewAI se distingue en gérant de nombreuses complexités liées à la construction d'agents intelligents, vous permettant de vous concentrer sur la logique et le comportement de base. Il est adapté aux débutants comme aux développeurs expérimentés, facilitant ainsi la réalisation efficace des idées IA.

Un système d'agents est composé 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, améliorant ainsi leurs performances au fil du temps.

Commencer et améliorer les agents

Commençons par créer un agent basique qui effectue une tâche simple. Vous apprendrez à définir le but de l'agent, à configurer son environnement et à paramétrer son comportement en fonction des entrées.

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

Dans cette section, nous explorerons également comment relier vos agents à des ressources externes, élargissant leurs capacités et les rendant plus puissants et utiles. CrewAI est adaptable à 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 approprié. Cela garantit que tout fonctionne sans accroc 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 garantit que votre projet utilise les bonnes versions des bibliothèques.

Pour Windows :

1. Ouvrez votre environnement de développement intégré (IDE) préféré comme PyCharm, VS Code, ou même simplement l'invite de commandes.
2. Naviguez vers le répertoire où vous souhaitez créer votre projet en utilisant la commande cd.
3. Exécutez la commande suivante pour créer un environnement virtuel :

python -m venv myenv

4. Activez l'environnement virtuel en exécutant :

myenv\Scripts\activate

Vous remarquerez que votre ligne de commande affiche maintenant (myenv), ce qui indique que l'environnement virtuel est actif.

Pour MacOS :

1. Ouvrez le Terminal et naviguez vers le répertoire où vous souhaitez votre projet.
2. Exécutez la commande suivante pour créer un environnement virtuel :

python3 -m venv myenv

3. Activez-le en exécutant :

source myenv/bin/activate

Le prompt du terminal changera, affichant (myenv) avant votre chemin de répertoire, indiquant 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

Une fois 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 devriez voir (myenv) dans votre terminal ou invite de commandes). Exécutez la commande suivante pour installer le package principal de CrewAI :

pip install crewai

Pour installer des outils supplémentaires 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 propose une commande pratique pour configurer la structure de base de votre projet, vous faisant gagner du temps et garantissant que tout est organisé correctement dès le départ.

Exécutez la commande suivante dans votre terminal :

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, une structure de projet sera créée pour vous. Voici à quoi cela ressemble :

- .gitignore
- pyproject.toml
- README.md
- src/
   - my_project/
       - __init__.py
       - main.py
       - crew.py
       - tools/
           - custom_tool.py
           - __init__.py
       - config/
           - agents.yaml
           - tasks.yaml

Descriptions des fichiers

• .gitignore : Ce fichier indique à Git (un système de contrôle de version) quels fichiers ou dossiers ignorer, aidant à garder les fichiers inutiles hors de votre historique de version.
• pyproject.toml : Contient des informations de configuration pour votre projet, y compris les dépendances et les paramètres nécessaires pour construire et exécuter votre projet.
• README.md : Un fichier markdown où vous pouvez décrire votre projet, fournir des instructions et documenter des détails importants.
• src/ : Contient le code source principal de votre projet.
• my_project/ : À l'intérieur de ce dossier, la plupart de votre code projet résidera.
• __init__.py : Fait que Python traite le répertoire comme un package ; généralement, il n'a pas besoin d'être modifié.
• main.py : Le point d'entrée principal de votre projet, définissant comment vos agents s'exécutent et le flux général.
• crew.py : Où vous définissez la logique de vos agents, outils et tâches, y compris les fonctions et arguments personnalisés.
• tools/ : Répertoire pour ajouter tous les outils personnalisés que vos agents peuvent utiliser.
• custom_tool.py : Un fichier exemple pour commencer à ajouter vos propres outils.
• config/ : Contient des fichiers de configuration où les agents et les tâches sont définis.
• agents.yaml : Définit les agents pour votre projet, y compris les rôles, les objectifs et les configurations spécifiques.
• tasks.yaml : Où vous définissez les tâches pour les agents, décrivant les attentes et les sorties.

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, décrivant son rôle et ses objectifs. Ensuite, définissez les tâches dans le fichier tasks.yaml sur ce que l'agent doit faire.

Dans le fichier crew.py, vous écrirez la logique réelle qui lie tout ensemble. Cette configuration vous fournit une solide fondation pour commencer à construire des agents intelligents avec CrewAI.

Personnaliser vos agents et tâches

Avec votre projet configuré, il est temps de définir les agents et les tâches qui alimenteront votre pipeline de création de contenu. Cela implique de modifier deux fichiers YAML clés : agents.yaml et tasks.yaml.

Étape 1 : Naviguer vers les fichiers YAML

Naviguez vers le répertoire src/my_project/config/ où vous trouverez les fichiers agents.yaml et tasks.yaml. Ceux-ci sont cruciaux car ils présentent le comportement et les responsabilités de l'agent.

Étape 2 : Définir les agents dans agents.yaml

Ouvrez le fichier agents.yaml dans votre IDE. Ce fichier définit les différents agents participant à votre projet.

Voici un exemple de décomposition :

researcher:
  role: "Chercheur de contenu"
  goal: "Analyser le contenu d'une URL"
  backstory: "Compétent dans l'extraction d'informations."
planner:
  role: "Planificateur de contenu"
  goal: "Créer un plan optimisé pour le référencement"
  backstory: "Expert en stratégie de contenu."
writer:
  role: "Rédacteur de contenu"
  goal: "Rédiger des articles de blog engageants"
  backstory: "Rédacteur polyvalent à travers les secteurs."
editor:
  role: "Éditeur de contenu"
  goal: "Affiner et peaufiner le contenu"
  backstory: "Axé sur l'assurance qualité." 

Étape 3 : Définir les tâches dans tasks.yaml

Ensuite, ouvrez tasks.yaml pour attribuer des tâches spécifiques à chaque agent :

research_task:
  description: "Analyser le contenu web" 
  expected_output: "Rapport de recherche complet"
  agent: "chercheur"
planning_task:
  description: "Générer un plan optimisé pour le référencement"
  expected_output: "Plan organisé pour le post de blog"
  agent: "planificateur"
writing_task:
  description: "Rédiger le post de blog"
  expected_output: "Première ébauche bien écrite"
  agent: "rédacteur"
editing_task:
  description: "Revoir et affiner le contenu"
  expected_output: "Post prêt à être publié"
  agent: "éditeur" 

Intégrer les outils et la logique dans crew.py

Nous allons maintenant intégrer le tout en utilisant le fichier crew.py. Ce fichier contiendra la logique permettant aux agents d'exécuter leurs tâches définies.

Écrire la logique dans crew.py

Le fichier crew.py définit comment chaque agent fonctionne, comment ils interagissent avec les tâches et gère les flux de travail.

Nous commençons par des imports, et définissons les classes, agents, tâches et la connexion entre eux. Chaque agent est ensuite lié à sa configuration respective dans agents.yaml.

Configurer le fichier main.py

Le fichier main.py sert de point d'entrée, initiant l'équipe et exécutant les tâches que vous avez définies dans crew.py.

Ce script gère les imports, charge les variables d'environnement et exécute l'équipe pour traiter les tâches.

Exécuter le projet

Une fois tout en place, utilisez la commande suivante dans votre terminal pour exécuter votre projet :

python main.py

Remplacez par le nom de votre projet. Cette commande exécutera l'équipe, démarrant le flux de travail des tâches que vous avez définies.

Vous pouvez vous attendre à des journaux détaillant les actions de chaque agent pendant l'exécution ainsi qu'aux sorties stockées dans blog_post.md et new-logs.txt.

Conclusion

En suivant ce guide, vous avez réussi à configurer et à exécuter un projet utilisant CrewAI. Cela inclut la définition des agents, des tâches et l'intégration globale nécessaire pour générer automatiquement du contenu.

À mesure que vous avancerez avec CrewAI, vous pourrez développer cette base, personnalisant les agents pour mieux répondre à des besoins uniques, que ce soit pour la création de contenu, la rationalisation de la recherche ou le développement de flux de travail complexes. CrewAI est un outil robuste pour aider à réaliser ces objectifs efficacement. Bon codage !