La recherche de l’efficacité et de l’optimisation est une quête constante, mais avec l’explosion de l’intelligence artificielle au cours des 18 derniers mois environ, de nouvelles méthodes de productivité sont désormais plus disponibles que jamais. L’une de ces approches innovantes est l’utilisation d’AutoGen, un cadre pour la construction d’applications multi-agents. Découvrez AutoGen, son application dans la construction de systèmes multi-agents, son intégration avec Postgres pour l’analyse de données, ainsi que les avantages et les inconvénients de son utilisation. Il explore également les améliorations et les applications futures d’AutoGen.
AutoGen est un cadre qui permet le développement d’applications de grands modèles de langage (LLM) à l’aide de plusieurs agents qui peuvent converser entre eux pour résoudre des tâches. Ces agents sont personnalisables, conversables et permettent une participation humaine transparente. Ils peuvent fonctionner selon différents modes qui utilisent des combinaisons de LLM, de contributions humaines et d’outils. Ce système dynamique et modulaire permet à chaque « agent » d’effectuer des tâches spécifiques, ce qui améliore l’efficacité et permet des opérations plus complexes.
Création d’applications multi-agents d’IA
La chaîne YouTube IndyDevDan a créé un fantastique tutoriel montrant comment créer un système d’agents multi-IA en utilisant AutoGen à la base.
« Dans cette vidéo, nous améliorons notre agent d’analyse de données Postgres chargé d’IA et soutenu par GPT-4 et nous le rendons MULTI-AGENT. En divisant notre outil d’analyse BI en agents distincts, nous pouvons attribuer des rôles individuels comme si notre IA était une petite entreprise de logiciels d’analyse de données. Nous créons un agent d’analyse de données, un agent d’analyse de données senior et un agent de gestion de produits. Chaque agent a un rôle spécifique et nous pouvons lui attribuer des fonctions spéciales qu’il est le seul à pouvoir exécuter.
« Bien sûr, nous utilisons notre assistant de programmation en binôme préféré AIDER pour générer une première passe de notre code en un rien de temps avec l’aide de quelques techniques d’ingénierie rapide. Nous construisons en python et utilisons poetry comme gestionnaire de dépendances. Notre objectif est de nous rapprocher de l’avenir de l’ingénierie de l’IA et de construire un outil d’analyse de données alimenté par l’IA entièrement fonctionnel avec ZERO code. Les logiciels agentiques sont probablement l’avenir, alors restons à la pointe de l’ingénierie de l’IA et construisons un outil d’analyse de données multi-agents avec AutoGen. »
Dans une application multi-agents typique construite avec AutoGen, il y a plusieurs agents comme un Commandant, un Rédacteur et un Protecteur. Chaque agent a une fonction spécialisée. Par exemple, le Commander génère la requête SQL, le Writer exécute la requête SQL et génère la réponse, et le Safeguard valide la sortie. Cette spécialisation des rôles améliore l’efficacité du système.
L’une des principales caractéristiques d’AutoGen est son intégration avec une base de données PostgreSQL et l’API OpenAI pour les requêtes en langage naturel. Cette intégration permet à l’utilisateur d’exécuter des requêtes SQL à l’aide d’invites en langage naturel, ce qui simplifie le processus d’interrogation des données. Plusieurs agents collaborent pour s’assurer que les requêtes SQL générées sont correctes et répondent aux exigences, améliorant ainsi la validation des données.
Amélioration de la productivité et de la résolution des problèmes
AutoGen est conçu pour être flexible et adaptable. Il peut s’adapter à différentes configurations et à différents problèmes, ce qui en fait un outil plus robuste et plus polyvalent. Cette adaptabilité contribue également à l’évolutivité du système, lui permettant de gérer des scénarios plus complexes, tels que l’association de tables et la génération de rapports. Cependant, comme toute technologie, AutoGen a ses défis à relever. Les coûts associés au fonctionnement de plusieurs agents peuvent être importants. En outre, le débogage des systèmes multi-agents peut s’avérer complexe en raison des interdépendances entre les agents.
Malgré ces difficultés, AutoGen recèle un immense potentiel d’améliorations et d’applications futures. Il simplifie l’orchestration, l’automatisation et l’optimisation des flux de travail LLM complexes, maximisant ainsi la performance des modèles LLM et surmontant leurs faiblesses. Il prend en charge divers modèles de conversation pour les flux de travail complexes, ce qui permet aux développeurs de construire une large gamme de modèles de conversation. AutoGen fournit également une API d’inférence améliorée, offrant un remplacement direct de `openai.Completion` ou `openai.ChatCompletion`. Cette fonctionnalité permet un réglage facile des performances, des utilitaires tels que l’unification et la mise en cache de l’API, et des modèles d’utilisation avancés, tels que la gestion des erreurs, l’inférence multi-config, la programmation contextuelle, etc.
AutoGen est un outil puissant pour la construction d’applications multi-agents. Il offre un cadre générique de conversation multi-agent qui intègre les LLM, les outils et les humains, leur permettant d’effectuer collectivement des tâches de manière autonome ou avec un retour d’information humain. Malgré ses difficultés, les avantages potentiels et les applications futures d’AutoGen en font une technologie prometteuse dans la recherche de l’efficacité et de l’optimisation.
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