Agents intelligents

Un agent intelligent est une entité autonome conçue pour percevoir son environnement via des capteurs et agir sur cet environnement à l’aide d’actionneurs. Ces agents sont dotés de capacités d’intelligence artificielle, telles que la prise de décision et la résolution de problèmes, ce qui leur permet d’interagir avec leur environnement et d’autres agents sans intervention humaine. Les agents intelligents sont souvent intégrés à de grands modèles de langage (LLMs), leur fournissant des capacités de traitement du langage naturel, ce qui leur permet de comprendre et de répondre à des entrées humaines de manière conversationnelle.

Caractéristiques principales

• Autonomie : Les agents intelligents fonctionnent de manière indépendante, sans supervision humaine continue. Ils sont capables de prendre des décisions et d’exécuter des actions pour atteindre leurs objectifs.
• Adaptabilité : Ces agents peuvent apprendre de leurs expériences et s’améliorer au fil du temps, ajustant leurs stratégies selon les interactions passées et les retours reçus.
• Interactivité : Dotés du traitement du langage naturel, les agents intelligents peuvent discuter et collaborer avec des humains ou d’autres systèmes IA.
• Rationalité : Les agents intelligents effectuent des actions qui maximisent leur critère de performance en fonction de leurs observations environnementales.

Structure d’un agent intelligent

La structure d’un agent intelligent comprend :

• Architecture : Le matériel ou la plateforme sur laquelle l’agent fonctionne, comme des ordinateurs ou des robots.
• Fonction de l’agent : Une correspondance entre les entrées perceptives et les actions.
• Programme de l’agent : Une implémentation de la fonction de l’agent qui s’exécute sur l’architecture.

Types d’agents intelligents

• Agents réflexes simples : Ces agents répondent directement aux perceptions sans tenir compte de l’historique des perceptions. Ils fonctionnent sur des règles condition-action.
• Agents réflexes à modèle : Ces agents utilisent un modèle interne pour gérer des environnements partiellement observables, maintenant un historique des perceptions pour informer leurs actions.
• Agents basés sur des objectifs : Ces agents agissent pour atteindre des objectifs spécifiques, utilisant des processus de planification et de prise de décision.
• Agents basés sur l’utilité : Ces agents choisissent les actions selon une fonction d’utilité, qui classe la désirabilité des différents résultats.
• Agents apprenants : Ces agents améliorent leurs performances au fil du temps en apprenant de leurs interactions avec leur environnement.

Cas d’usage

• Support client : Les agents intelligents peuvent gérer les demandes des clients, fournir des réponses instantanées et offrir des solutions, améliorant l’expérience client et réduisant la charge de travail des agents humains.
• Analyse de données : Les agents peuvent traiter et analyser de grands ensembles de données de manière autonome, en extrayant des informations et en identifiant des tendances sans intervention humaine.
• Automatisation : En développement logiciel, les agents peuvent automatiser des tâches répétitives telles que la génération de code, les tests et le débogage, améliorant ainsi l’efficacité et la précision.
• Jeu vidéo : Les agents intelligents sont utilisés dans les jeux pour créer des adversaires ou des coéquipiers réalistes qui enrichissent l’expérience de jeu.
• Détection de fraude : Les agents analysent les données transactionnelles pour identifier des activités suspectes et prévenir la fraude.

Crews

Qu’est-ce qu’un Crew ?

Dans le contexte de l’IA, un « crew » désigne un groupe d’agents intelligents travaillant ensemble pour atteindre un objectif commun. Chaque agent au sein d’un crew se voit attribuer des rôles et des tâches spécifiques, mettant à profit ses forces individuelles pour accomplir des flux de travail complexes plus efficacement qu’un agent unique. Les crews sont conçus pour refléter la dynamique des équipes réelles, où chaque membre contribue de façon unique à la réussite du projet.

Fonctionnement des crews

• Attribution des rôles : Chaque agent d’un crew a un rôle défini qui précise ses responsabilités et ses objectifs, comme la collecte de données ou le support client.
• Délégation des tâches : Les tâches sont réparties entre les agents selon leurs rôles, permettant un traitement en parallèle et une exécution efficace des flux de travail.
• Collaboration : Les agents communiquent et se coordonnent, partageant informations et ressources afin de garantir l’achèvement fluide des tâches.

Exemples

• Équipes de recherche : Un crew peut regrouper des agents ayant des rôles de data scientist, de chercheur et d’analyste, collaborant pour mener une recherche et une analyse approfondies.
• Opérations de service client : Un crew peut inclure des agents chargés de différents aspects des interactions client, de la classification initiale des demandes à la résolution des problèmes.

Outils

Que sont les outils en IA ?

Dans le domaine des agents intelligents, les outils désignent les fonctions ou ressources qu’utilisent les agents pour accomplir leurs tâches. Cela peut aller de simples fonctions de récupération de données à des capacités complexes d’exécution de code. Les outils étendent la fonctionnalité des agents, leur permettant d’effectuer un large éventail de tâches avec plus d’efficacité et de précision.

Types d’outils

• Outils de recherche : Permettent aux agents de rechercher et récupérer des informations dans des bases de données ou sur internet.
• Outils d’exécution de code : Permettent aux agents d’exécuter des bouts de code ou des scripts dans divers langages, facilitant des calculs complexes.
• Outils personnalisés : Les utilisateurs peuvent créer des outils sur mesure adaptés à des besoins spécifiques, augmentant les capacités de l’agent pour des tâches spécialisées.

Intégration et utilisation

• Intégration avec des frameworks existants : Les outils peuvent s’intégrer à des frameworks comme LangChain, qui fournit une suite d’outils prédéfinis exploitables par les agents.
• Développement d’outils personnalisés : Les développeurs peuvent définir de nouveaux outils en spécifiant leurs fonctions et résultats attendus, permettant aux agents d’accomplir des tâches hautement spécialisées.

Cas d’usage

• Traitement de données : Les agents utilisent des outils pour extraire et analyser des données de diverses sources, fournissant des résultats structurés pour une analyse ultérieure.
• Automatisation des tâches : Les outils permettent aux agents d’automatiser des flux de travail, de l’exécution de tâches simples à des processus décisionnels complexes.

Frameworks et plateformes

Framework CrewAI

CrewAI est un framework open source pour orchestrer des agents intelligents sous forme de crews cohérents. Il fournit l’infrastructure pour l’attribution des rôles, la délégation des tâches et la communication entre agents, permettant aux développeurs de construire efficacement des systèmes multi-agents complexes.

Fonctionnalités

• Conception basée sur les rôles : Permet la création d’agents spécialisés aux rôles distincts au sein d’un crew.
• Gestion des tâches : Facilite l’attribution et l’exécution des tâches entre plusieurs agents.
• Intégration avec les LLMs : Prend en charge l’intégration avec divers grands modèles de langage, améliorant les capacités de traitement linguistique des agents.

Comparaison avec d’autres frameworks

• LangGraph : Se concentre sur des flux de travail en graphe, offrant un contrôle précis sur l’exécution des tâches et la gestion des états.
• Autogen : Utilise des interfaces conversationnelles, ce qui le rend intuitif pour les utilisateurs préférant des interactions de type ChatGPT.

Applications

• Automatisation métier : CrewAI peut servir à automatiser des processus métiers dans divers secteurs, améliorant l’efficacité et réduisant les coûts opérationnels.
• Recherche et développement : Facilite les efforts de recherche collaborative en permettant aux agents de travailler ensemble sur des projets complexes.

Agents intelligents, crews et outils : état de l’art des avancées récentes

L’étude des agents intelligents, de leur intégration au sein de crews humains et des outils facilitant ces interactions est un domaine en pleine évolution. Les avancées récentes soulignent l’importance de la recherche multidisciplinaire pour améliorer la collaboration humain-IA.

Dans l’article « CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research » de Lingyu Zhang et al. (2024), les auteurs présentent une plateforme conçue pour soutenir la recherche collaborative entre humains et agents IA. La plateforme CREW met l’accent sur l’implication humaine, proposant des tâches préconstruites pour des études cognitives et des agents d’apprentissage par renforcement guidés en temps réel par des humains. Cette recherche souligne la nécessité de relier l’apprentissage automatique à la science cognitive et à d’autres disciplines pour améliorer l’efficacité de la collaboration humain-IA (Lien vers l’article : CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research).

Une autre contribution notable est l’article « AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game » de Yizhou Chi et al. (2024). Ce travail utilise un environnement de jeu textuel pour étudier le comportement des agents linguistiques dans des scénarios de déduction sociale, tels que ceux du jeu Among Us. L’étude examine la capacité des grands modèles de langage à comprendre les règles du jeu et à prendre des décisions stratégiques, offrant ainsi des perspectives sur l’application de l’IA dans des contextes sociaux à informations incomplètes (Lien vers l’article : AMONGAGENTS).