Nous avons couvert de nombreux projets qui ont été créés au cours des derniers mois en utilisant le nouveau cadre Microsoft AutoGen qui a été discrètement déployé sur GitHub. AutoGen offre un cadre qui permet le développement d’applications LLM en utilisant plusieurs agents, capables de communiquer entre eux pour résoudre des tâches. La beauté des agents AutoGen réside dans le fait qu’ils sont personnalisables, qu’ils peuvent converser et qu’ils permettent une participation humaine transparente. Ils peuvent fonctionner dans différents modes qui utilisent des combinaisons de LLM, d’entrées humaines et d’outils.
Si vous avez déjà été captivé par l’idée d’automatiser des flux de travail complexes à l’aide de l’intelligence artificielle, vous serez heureux d’apprendre qu’AutoGen est à l’avant-garde de ce paysage émergent. Imaginez un monde où vos projets ne sont pas seulement assistés par un modèle linguistique unique, mais par une équipe entière d’agents d’IA spécialisés, conversant entre eux et exécutant des tâches à une échelle sans précédent. Cela vous intrigue ? Voyons plus en détail comment vous pouvez créer une équipe virtuelle d’assistants d’IA à l’aide d’AutoGen et de GPT-4.
« GPT-4 est la dernière étape en date des efforts déployés par OpenAI pour développer l’apprentissage profond. GPT-4 est un grand modèle multimodal (acceptant des images et du texte en entrée, émettant du texte en sortie) qui, bien que moins performant que les humains dans de nombreux scénarios du monde réel, affiche des performances de niveau humain sur divers benchmarks professionnels et académiques. »
Une équipe d’agents d’intelligence artificielle travaillant ensemble
Au cœur d’AutoGen se trouve sa capacité à simplifier l’orchestration, l’automatisation et l’optimisation de flux de travail complexes impliquant des modèles linguistiques tels que le GPT-4. Bien qu’il existe d’autres concurrents dans ce domaine – pensez à MetaGPT ou ChatDev – AutoGen se distingue par sa focalisation sur les conversations multi-agents. Cela signifie que vous pouvez avoir plusieurs agents, chacun programmé pour des rôles ou des tâches spécifiques, travaillant de concert. Non seulement cela rend le système plus robuste en compensant les limites individuelles des agents, mais cela permet également un niveau de personnalisation difficile à égaler.
Cadre de travail de l’agent d’IA Microsoft AutoGen
Si vous vous demandez comment l’adapter à vos besoins spécifiques, sachez qu’AutoGen fournit des outils pour personnaliser les modèles de conversation de vos agents. Que vous envisagiez des topologies conversationnelles individuelles, multi-agents ou même arborescentes complexes, tout est à portée de main. Vous pouvez décider du nombre d’agents impliqués et du degré d’autonomie de leur conversation. C’est un avantage considérable pour les applications nécessitant une diversité de styles et de structures de conversation, du service client à la gestion de projet et bien plus encore.
AutoGen est une application polyvalente, capable de s’adapter à une multitude de cas d’utilisation dans différents secteurs. Qu’il s’agisse de la santé, de la finance ou de la vente au détail, le cadre dispose de systèmes pré-construits et fonctionnels qui peuvent être adaptés à différentes complexités et exigences. C’est un atout inestimable pour ceux qui souhaitent intégrer l’IA dans des domaines spécialisés sans réinventer la roue.
En termes d’infrastructure technique, AutoGen présente plusieurs avantages. Il offre des options améliorées de réglage des performances, une unification des API et des fonctionnalités de mise en cache. Des fonctionnalités avancées telles que la gestion des erreurs, l’inférence multi-config et la programmation contextuelle font également partie du package. En résumé, vous disposez d’une pléthore d’utilitaires pour garantir les performances optimales de votre main-d’œuvre virtuelle.
Comment créer une équipe virtuelle d’IA
Si vous êtes impatient de vous lancer, le point d’entrée le plus simple est Github Codespace. Il suffit de copier l’exemple OAI_CONFIG_LIST dans le dossier /notebook, de le renommer OAI_CONFIG_LIST et de définir les configurations nécessaires. À partir de là, vous êtes prêt à explorer et à expérimenter avec les carnets de notes d’exemple. Des instructions complètes sur l’utilisation d’AutoGen et de Codespaces de Microsoft sont disponibles sur GitHub.
« Créez un espace de code pour commencer à développer dans un environnement de développement sécurisé, configurable et dédié, qui fonctionne comme et où vous le souhaitez.
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Bien que l’automatisation des tâches soit fascinante, il y a des cas où l’intuition et l’expertise humaines ne peuvent pas être reproduites par des machines. Conscient de cela, AutoGen est conçu pour intégrer de manière transparente l’apport et le retour d’information de l’homme dans le système. Vous, ou tout autre utilisateur humain, pouvez interagir avec les agents, les guider vers de meilleures solutions ou intervenir si nécessaire.
Voilà donc un guide à la fois complexe et convivial pour créer une équipe virtuelle d’assistants IA, en fusionnant sans effort les forces individuelles de plusieurs agents en une force de travail cohérente et efficace. Si vous souhaitez tirer parti de l’IA pour résoudre des problèmes complexes, AutoGen, associé à GPT-4, constitue un moyen prometteur d’en faire une réalité.
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