Alors, qu'est-ce qui définit réellement un agent IA ?

S'agit-il vraiment d'un LLM avec accès à des API externes ?

À peu près. Mettons les choses au clair en précisant que lorsque nous parlons d’agents IA, nous faisons principalement référence aux agents LLM (large Language Model). Imaginez utiliser un LLM à usage général comme ChatGPT, mais au lieu de vous y fier « tel quel », vous l'équipez d'outils pour étendre ses capacités.

Par exemple, disons que vous demandez à ChatGPT la météo de demain. À lui seul, un LLM ne peut pas répondre à cette question car il n’a pas accès aux données en temps réel. Cependant, si nous lui fournissons un outil – comme une API qui prend une date et un lieu en entrée et renvoie des informations météorologiques – il peut récupérer et présenter ces données. Ceci est un exemple de LLM exploitant un outil externe.

Ce qui est fascinant, c'est que ces outils peuvent être pratiquement n'importe quel morceau de code, comme une API météo, une calculatrice ou même une requête de base de données complexe. Un exemple pratique serait ChatGPT Search, qui agit en tant qu'agent. Lorsqu'il est chargé de rechercher sur le Web, il utilise un outil dédié pour traiter une requête et renvoyer des résultats Internet.

Ce qui est encore plus intéressant, c’est qu’un outil peut aussi être un autre agent IA. Cela crée la possibilité pour les agents d’appeler d’autres agents de manière récursive, chacun exploitant les forces des autres. Le véritable défi consiste donc à concevoir des architectures qui répartissent efficacement les tâches entre ces agents, garantissant ainsi qu'ils travaillent ensemble de manière transparente dans les projets agentiques.

Par où commencer lors de la création d’un agent IA ?

À partir de zéro. Pour l’instant, du moins. Alors qu'une grande partie du codage a été regroupée dans des bibliothèques et des fonctions réutilisables, le développement d'agents d'IA en est encore à ses débuts.

Certaines startups apparaissent avec des places de marché d'outils fermés qui peuvent être intégrés à vos projets (des exemples pourraient inclure AssemblyAI ou les ensembles d'outils de LangChain), et vous voulez plus de flexibilité, il y a toujours GitHub. Des plateformes comme mkinf interviennent pour combler cette lacune en hébergeant des outils personnalisables que vous pouvez intégrer avec un simple appel API.

A quoi servent les cadres ?

Des frameworks comme LangChain et Haystack simplifient l'orchestration complexe requise pour que les agents d'IA fonctionnent efficacement. Considérez-les comme le ciment qui maintient tout ensemble. Lorsque vous créez un agent IA, vous créez essentiellement un système qui doit jongler avec plusieurs tâches : se connecter aux outils, gérer les flux de travail, suivre les conversations et parfois même enchaîner plusieurs agents. C'est là que les frameworks interviennent.

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L'avenir des agents IA

Les agents IA sont sans aucun doute un domaine fascinant et en évolution rapide. Ils promettent un niveau d’autonomie et d’adaptabilité qui pourrait redéfinir la façon dont nous interagissons avec la technologie. De l'automatisation de flux de travail complexes à l'activation de nouveaux niveaux de collaboration entre les systèmes, les possibilités semblent infinies.

Que vous soyez un développeur curieux, une entreprise cherchant à intégrer des agents d'IA ou simplement une personne intriguée par le concept, il n'y a pas de meilleur moment pour vous y plonger. Le domaine est encore jeune et l'opportunité de façonner son avenir est large. ouvert.

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