Description du composant
Comment fonctionne le composant Agent IA
Composant Agent IA
Le composant Agent IA est un bloc de construction polyvalent conçu pour agir comme un agent intelligent au sein d’un workflow IA. Cet agent exploite de grands modèles de langage (LLM), peut se connecter à des outils externes et est configurable pour une large gamme de cas d’usage, tels que l’IA conversationnelle, l’automatisation complexe et l’exécution dynamique de tâches.
Ce que fait le composant
À sa base, l’Agent IA traite les invites d’entrée, prend éventuellement en compte l’historique de la conversation, et peut utiliser des outils externes pour générer des réponses contextuelles. Ses capacités peuvent être modulées en spécifiant une histoire de fond, un rôle et un objectif, permettant à l’agent de se comporter selon une persona ou un but spécifique. L’agent peut également effectuer des appels de fonctions, lui permettant d’interagir de façon programmatique avec des API ou des systèmes externes via les outils activés.
Entrées
Le composant expose plusieurs entrées configurables, vous permettant de personnaliser son comportement :
| Nom de l’entrée | Type | Obligatoire | Description |
|---|---|---|---|
| Historique de chat | InMemoryChatMessageHistory | Non | Fournit le contexte de conversation passé pour des réponses plus pertinentes. |
| LLM pour fonction | BaseChatModel | Non | Spécifie le LLM pour les tâches d’appel de fonction. |
| LLM | BaseChatModel | Non | Le modèle de langage principal utilisé pour la génération de texte. |
| Outils | Liste d’Outils | Oui | Ensemble d’outils que l’agent peut utiliser (ex : calculatrices, API, bases de données). |
| Histoire de fond | Chaîne (multiligne) | Non | Informations de contexte pour guider le comportement et les réponses de l’agent. |
| Objectif | Chaîne (multiligne) | Non | Objectif ou mission principal de l’agent. |
| Entrée | Message | Non | L’invite ou le message à traiter. |
| Temps d’exécution max | Entier | Non | Limite le temps (secondes) que l’agent peut passer sur une tâche (défaut : 10). |
| Itérations max | Entier | Non | Nombre maximal d’étapes de réflexion (défaut : 10). |
| RPM max | Entier | Non | Limite les requêtes par minute (défaut : 100). |
| Rôle | Chaîne (multiligne) | Non | Définit la persona ou les responsabilités de l’agent. |
| Cache | Booléen | Non | Active la mise en cache des résultats pour plus d’efficacité. |
Remarque : Seule l’entrée Outils est strictement requise ; toutes les autres sont optionnelles et offrent des possibilités de personnalisation supplémentaires.
Sorties
Le composant Agent IA fournit deux sorties principales :
Sortie Message :
La réponse principale de l’agent après traitement de l’entrée et utilisation éventuelle des outils ou du contexte configuré. Il s’agit généralement d’un message ou d’une réponse textuelle, adaptée à l’affichage ou à un traitement ultérieur.Objet Agent :
L’instance d’agent sous-jacente, qui peut être utilisée pour des chaînages avancés, l’introspection ou une manipulation supplémentaire dans votre workflow.
Cas d’usage et utilité pratique
L’Agent IA est utile dans des scénarios où vous avez besoin d’une IA conversationnelle ou d’un assistant automatisé capable de :
- Maintenir et consulter l’historique de chat pour des conversations multi-tours cohérentes.
- Appeler dynamiquement des outils ou API externes (ex : calculatrices, recherche, bases de données) dans le cadre de son raisonnement.
- Être personnalisé avec une histoire de fond, un rôle et un objectif pour des applications spécifiques à un domaine (ex : support client, assistants de recherche, automatisation de tâches).
- Gérer des tâches complexes nécessitant plusieurs étapes ou itérations.
- Appliquer des contraintes telles que le temps d’exécution et des limites de débit pour garantir la stabilité opérationnelle.
Exemples de scénarios
- Chatbot conversationnel : Construisez un chatbot qui se souvient des conversations passées et peut répondre précisément aux questions de suivi.
- Agent de recherche automatisé : Configurez-le avec des outils comme la recherche web ou la récupération de documents pour répondre à des requêtes complexes.
- Orchestrateur de workflow personnalisé : Utilisez des outils pour automatiser des processus métier ou interagir avec d’autres systèmes selon les entrées utilisateur.
Tableau récapitulatif
| Fonctionnalité | Description |
|---|---|
| Connexion à des outils | Oui (obligatoire) |
| Supporte les LLM | Oui |
| Appel de fonctions | Oui |
| Persona personnalisable | Oui (via Histoire de fond, Rôle, Objectif) |
| Maintien de l’historique chat | Oui (optionnel) |
| Limites configurables | Temps d’exécution, itérations et RPM |
| Sorties | Réponse message, Objet agent |
Pourquoi utiliser ce composant ?
Le composant Agent IA permet la création rapide d’agents sophistiqués, contextuels et augmentés par des outils au sein de vos workflows IA. Sa flexibilité et ses riches options de configuration en font un choix adapté à un large éventail de systèmes d’automatisation, de conversation et d’aide à la décision alimentés par l’IA.
Exemples de modèles de flux utilisant le composant Agent IA
Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Agent IA. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.
Questions fréquemment posées
- Que fait le composant Agent IA ?
Le composant Agent IA agit comme une entité autonome au sein d'un workflow, utilisant des modèles de langage et des outils connectés pour comprendre les instructions, prendre des décisions et générer des réponses intelligentes.
- Quels types d’outils l’Agent IA peut-il utiliser ?
L'Agent IA peut s'intégrer à une variété d'outils externes, lui permettant d'effectuer des recherches, du traitement de données, des appels API et plus encore selon les besoins pour atteindre ses objectifs.
- Puis-je définir des objectifs ou des rôles spécifiques pour l’Agent IA ?
Oui, vous pouvez fournir une histoire de fond, définir des objectifs et spécifier un rôle pour guider le comportement et les réponses de l'agent dans le flux.
- Comment l’Agent IA interagit-il avec les autres composants ?
L'Agent IA reçoit des entrées, les traite à l'aide d'outils intégrés et de LLM, puis transmet des messages intelligents aux composants suivants du workflow.
- Y a-t-il une limite au temps d'exécution ou aux itérations de l'agent ?
Vous pouvez configurer un temps d'exécution maximal et des limites d'itération pour garantir que l'agent termine les tâches efficacement et reste dans les budgets de ressources.
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