Très récemment, Microsoft a discrètement publié son cadre multi-agents AutoGen qui permet le développement d’applications de modèles d’apprentissage du langage (LLM). Ces applications peuvent dialoguer entre elles, et même avec des humains, pour résoudre des tâches complexes. Ce guide de présentation fournira un peu plus d’informations sur cet étonnant nouveau cadre d’agent d’IA et son fonctionnement, et sur la façon dont il peut être utilisé pour faire évoluer un agent d’analyse de données Postgres vers un système multi-agents. Grâce à une vidéo créée par IndyDevDan.
AutoGen est un cadre révolutionnaire qui simplifie l’orchestration, l’automatisation et l’optimisation des flux de travail LLM complexes. Il maximise la performance des modèles LLM et surmonte leurs faiblesses en permettant le développement d’applications utilisant plusieurs agents. Ces agents sont personnalisables, conversables et permettent une participation humaine transparente. Ils peuvent fonctionner dans différents modes qui utilisent des combinaisons de LLM, d’entrées humaines et d’outils.
La beauté d’AutoGen réside dans sa prise en charge de divers modèles de conversation pour des flux de travail complexes. Les développeurs peuvent utiliser AutoGen pour construire une large gamme de modèles de conversation concernant l’autonomie de la conversation, le nombre d’agents et la topologie de la conversation des agents. Cette flexibilité permet de créer des systèmes plus ou moins complexes, couvrant un large éventail d’applications dans différents domaines.
Comment utiliser AutoGen pour coder un outil d’IA Postgres multi-agents ?
Prenons l’exemple d’un agent d’analyse de données Postgres alimenté par GPT-4. En utilisant AutoGen, ce système mono-agent peut être transformé en un système multi-agent. Le processus consiste à diviser l’outil d’analyse BI en agents distincts, chacun ayant un rôle spécifique. Par exemple, il est possible de créer un agent d’analyse de données, un agent Sr Data Analytics et un agent Product Manager. Chaque agent a un rôle spécifique et peut se voir attribuer des fonctions spéciales qu’il est le seul à pouvoir exécuter. C’est un peu comme si vous aviez une petite entreprise de logiciels d’analyse de données, chaque agent jouant un rôle crucial dans l’ensemble des opérations.
Comme toute technologie, AutoGen a ses forces et ses faiblesses. Du côté positif, Autogen simplifie le développement de systèmes multi-agents, ce qui permet aux développeurs de créer plus facilement des flux de travail complexes. Il prend en charge divers modèles de conversation et fournit une collection de systèmes fonctionnels de complexités différentes. Cette flexibilité et cette facilité d’utilisation font d’AutoGen un outil puissant pour les développeurs.
Cependant, AutoGen n’est pas sans poser de problèmes. La complexité des systèmes multi-agents peut les rendre difficiles à gérer et à entretenir. De plus, la nécessité d’avoir des connaissances spécialisées pour utiliser efficacement AutoGen peut constituer un obstacle pour certains développeurs.
Qu’est-ce qu’AutoGen ?
« AutoGen est un cadre qui permet le développement d’applications LLM utilisant plusieurs agents qui peuvent dialoguer entre eux pour résoudre des tâches. Les agents AutoGen sont personnalisables, peuvent converser et permettent une participation humaine transparente. Ils peuvent fonctionner dans différents modes qui utilisent des combinaisons de LLM, de données humaines et d’outils.
Le potentiel d’AutoGen dans l’amélioration de l’agent d’analyse de données multi-agents Postgres est immense. Les plans futurs comprennent une personnalisation plus poussée des agents afin d’améliorer leur efficacité et leur efficience. En outre, il est prévu d’incorporer des fonctions plus avancées dans les agents, telles que la capacité d’apprendre et de s’adapter à de nouvelles tâches et à de nouveaux environnements.
AutoGen représente une avancée significative dans le développement des systèmes multi-agents. Sa capacité à simplifier les flux de travail complexes et à prendre en charge divers modèles de conversation en fait un outil précieux pour les développeurs. En continuant à explorer son potentiel, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus innovantes de cette technologie à l’avenir.
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