Dans le domaine de l’intelligence artificielle, les interactions multi-agents sont devenues un aspect essentiel de la création de systèmes dynamiques et réactifs. L’un des outils les plus prometteurs dans ce domaine est la bibliothèque AutoGen de Microsoft, qui permet aux développeurs de créer facilement des interactions entre agents avec la GPT-4 d’OpenAI. Cet article fournira un tutoriel complet sur l’utilisation des interactions multi-agents avec AutoGen, en se concentrant sur l’utilisation de deux fichiers pour les interactions multi-agents, l’introduction de deux assistants, l’utilisation de Docker pour l’exécution du code, et l’importance de définir des clés API pour AutoGen.
Pour commencer, les interactions multi-agents avec AutoGen sont généralement explorées à l’aide de deux fichiers : un fichier de chat de groupe et deux fichiers d’assistants. Ces assistants, connus sous le nom d’assistant planificateur et d’assistant codeur, font partie intégrante du processus. Ils utilisent les méthodes d’appel de fonction et de chat de groupe d’AutoGen, ce qui permet une communication et une interaction transparentes entre les différents agents.
Comment configurer les agents IA d’AutoGen
Regardez les vidéos ci-dessous, aimablement créées par Echohive, qui vous expliquent le processus d’installation d’AutoGen. Elle fournit également plus d’informations sur la façon dont vous pouvez personnaliser la configuration pour automatiser vos flux de travail. Connecter les agents d’intelligence artificielle à ChatGPT, leur permettant de converser entre eux pour résoudre des problèmes et plus encore.
Dans un scénario typique, l’assistant planificateur et l’assistant codeur sont utilisés dans une démo, où l’agent assistant choisit quand communiquer avec le planificateur. Cette démo peut consister à suggérer des améliorations à un dépôt populaire, tel qu’Eive 42, en utilisant Docker. Docker est fortement recommandé pour l’exécution de code dans ce contexte, car il peut créer des conteneurs et y mettre fin automatiquement. Cela permet de s’assurer que le système n’est pas exposé à un code contenant des erreurs, ce qui maintient l’intégrité et la sécurité du système dans son ensemble.
La communication entre l’agent planificateur et l’agent assistant est facilitée par un proxy utilisateur, qui initie la conversation. L’agent assistant peut appeler une fonction, « ask planner », qui lui permet de communiquer avec l’agent planificateur. Cette méthode d’appel de fonction est une partie cruciale du processus d’interaction multi-agents, permettant à différents agents d’interagir et de collaborer efficacement.
Automatiser les flux de travail avec ChatGPT et AutoGen
Outre l’appel de fonctions, l’agent assistant peut également exécuter du code. Cela se fait dans un répertoire de travail spécifié et dans un conteneur Docker. Cette méthode d’exécution du code fournit un environnement sécurisé et contrôlé pour le code à exécuter, minimisant ainsi le risque d’erreurs et de vulnérabilités du système.
Le fichier de discussion de groupe joue un rôle essentiel dans les interactions multi-agents. Il permet une discussion entre un codeur, un chef de produit et un proxy utilisateur. La fonction de chat de groupe peut être utilisée pour lancer un chat entre plusieurs agents, chacun avec son propre message système. Cette fonction est particulièrement utile pour coordonner les tâches et les discussions entre différents agents, ce qui améliore la productivité et l’efficacité globales du système.
Augmenter la productivité
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La fonction de chat de groupe se termine après un nombre déterminé de tours, ce qui permet d’éviter que la conversation ne se poursuive indéfiniment. Cette fonction est essentielle pour maintenir le flux et la structure de la conversation, en évitant les interactions inutiles ou redondantes. Enfin, il est important de noter l’importance de la définition des clés API pour AutoGen. Ces clés sont essentielles pour accéder aux différentes caractéristiques et fonctionnalités d’AutoGen et les utiliser. Sans elles, les développeurs ne pourraient pas exploiter pleinement les capacités de cet outil puissant.
Les interactions multi-agents avec AutoGen et ChatGPT offrent un moyen robuste et efficace d’automatiser les flux de travail et d’améliorer la productivité. En comprenant et en utilisant les différentes caractéristiques et fonctionnalités d’AutoGen, les développeurs peuvent créer des systèmes dynamiques et réactifs capables de gérer efficacement des tâches et des interactions complexes. Qu’il s’agisse de l’utilisation de Docker pour l’exécution du code, de l’introduction de deux assistants ou de l’utilisation de la fonctionnalité de chat de groupe, chaque aspect d’AutoGen contribue à un flux de travail plus rationalisé et plus efficace.
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