Qu'est-ce qu'AutoGen ? Notre guide de la plateforme multi-agents - AI&YOU #61

Cas d'utilisation : La multinationale pharmaceutique danoise Novo Nordisk utilise AutoGen pour développer un cadre multi-agents prêt à la production.

Systèmes multi-agents et flux de travail agentique représentent un changement de paradigme dans l'IA, offrant une flexibilité, une évolutivité et des capacités de résolution de problèmes accrues. En répartissant les tâches entre plusieurs agents spécialisés, ces architectures peuvent relever des défis complexes qu'il était auparavant difficile, voire impossible, pour l'IA à modèle unique de traiter efficacement.

Dans ce paysage d'architectures d'IA en constante évolution, Microsoft AutoGen apparaît comme un cadre innovant, repoussant les limites de ce qui est possible avec les systèmes multi-agents.

Dans l'édition de AI&YOU de cette semaine, nous explorons les perspectives de trois blogs que nous avons publiés sur les agents d'intelligence artificielle :

• Qu'est-ce qu'AutoGen ? La plateforme multi-agents

• Comment AutoGen et Llama 3 peuvent vous aider à créer des agents d'intelligence artificielle

• AutoGen vs crewAI pour la création d'agents d'IA

Qu'est-ce qu'AutoGen ? La plateforme multi-agents - AI&YOU #61

AutoGen est une plateforme complète conçue pour créer et orchestrer plusieurs agents capables de travailler de concert pour résoudre des tâches complexes. Au fond, AutoGen permet de développer des agents personnalisables et communicants qui peuvent exploiter la puissance de les grands modèles linguistiques (LLM) tout en intégrant des données et des commentaires humains. Cette approche innovante permet de créer des systèmes d'agents plus flexibles, plus puissants et plus sophistiqués, capables de gérer des flux de travail complexes qui constituaient auparavant un défi pour les approches traditionnelles de l'IA.

AutoGen se distingue en facilitant une collaboration transparente entre plusieurs agents, ce qui ouvre de nouvelles possibilités pour résoudre des problèmes complexes. Son cadre de conversation multi-agents permet un niveau de communication et de coordination inter-agents qui imite le travail d'équipe humain, ce qui permet des stratégies de résolution de problèmes plus nuancées et plus efficaces.

Comprendre Microsoft AutoGen

Le concept de base d'AutoGen est l'orchestration de plusieurs agents d'IA, chacun potentiellement spécialisé dans différents domaines ou équipé de divers outils, pour collaborer et résoudre des tâches complexes.

Ce système multi-agents imite le travail d'équipe humain, où des compétences et des perspectives diverses sont réunies pour relever des défis. En permettant à plusieurs agents d'interagir, AutoGen crée un environnement synergique où les capacités collectives des agents dépassent ce qu'un agent seul pourrait réaliser.

Principales caractéristiques et capacités d'AutogGen

AutoGen possède plusieurs caractéristiques clés qui le distinguent dans l'écosystème du développement de l'IA :

1. Architecture multi-agents : Agents assistants pour les tâches, agents mandataires pour l'interaction humaine

2. Des agents personnalisables et capables de converser: Adaptation aux tâches spécifiques, interactions avec le langage naturel

3. Intégration du LLM: Capacités NLP avancées

4. Exécution du code : Générer, exécuter, déboguer du code ; idéal pour le développement de logiciels

5. Fonctionnalité de l'homme dans la boucle : Différents niveaux d'implication humaine

6. Orchestration flexible des flux de travail : Collaborations complexes et multi-agents

Le cadre de conversation multi-agents

Le cœur d'AutoGen est son cadre de conversation multi-agents, qui permet.. :

1. Communication entre agents : Échange d'informations, questions-réponses, travail d'équipe

2. Décomposition et délégation des tâches : Rupture des tâches, attribution des rôles

3. Résolution de problèmes en collaboration: Des forces combinées pour des questions complexes

4. Flux de travail adaptatifs: Approche dynamique basée sur les résultats/les nouvelles informations

5. Amélioration de la prise de décision : Des perspectives multiples, un retour d'information humain

Ce cadre représente un changement de paradigme dans la construction de systèmes d'IA. En dépassant les limites d'un modèle unique, AutoGen permet des applications d'IA plus sophistiquées et adaptables qui répondent mieux aux complexités du monde réel.

Les éléments constitutifs d'AutoGen

Le fondement du cadre de conversation multi-agents d'AutoGen repose sur ses agents personnalisables et capables de converser.

1. Agent assistant

L'agent assistant est la pierre angulaire de l'architecture d'AutoGen. Il est principalement responsable de l'exécution des tâches. Ce type d'agent excelle dans la génération de code, la résolution de problèmes et la fourniture de réponses à des requêtes complexes.

2. Agent proxy de l'utilisateur

Agissant comme un pont entre les utilisateurs humains et le système AutoGen, l'agent proxy utilisateur est essentiel pour permettre des interactions humaines dans la boucle. Ce type d'agent permet d'obtenir un retour d'information et des conseils en temps réel de la part des opérateurs humains, en intégrant de manière transparente les données humaines dans le flux de travail de l'IA. Les agents mandataires peuvent initier et gérer des tâches au nom des utilisateurs, en interprétant et en relayant le retour d'information humain à d'autres agents du système.

3. Autres types d'agents

Le cadre flexible d'AutoGen permet de créer différents types d'agents spécialisés pour répondre à divers besoins. Par exemple, les agents critiques peuvent évaluer et fournir un retour d'information sur les résultats d'autres agents, tandis que les agents chercheurs peuvent rassembler et synthétiser des informations provenant de diverses sources. Les agents planificateurs pourraient être employés pour décomposer des tâches complexes en étapes gérables, améliorant ainsi les capacités de résolution de problèmes du système.

Intégration avec les LLM

L'intégration transparente d'AutoGen avec de grands modèles de langage améliore considérablement les capacités de ses agents. Cette intégration permet à AutoGen d'exploiter des capacités avancées de traitement et de génération de langage naturel tout en conservant la flexibilité et la spécialisation de son cadre multi-agents.

Applications concrètes d'AutoGen

Développement et débogage de logiciels

Les agents assistants peuvent générer du code sur la base de descriptions de haut niveau, tandis que d'autres agents peuvent simultanément examiner et déboguer le code généré. Cette approche collaborative permet d'accélérer considérablement le processus de développement et de réduire les erreurs.

Analyse et visualisation des données

Plusieurs agents peuvent travailler de concert pour traiter de grands ensembles de données, identifier des modèles et générer des idées. Un agent peut se concentrer sur le nettoyage et le prétraitement des données, tandis qu'un autre se spécialise dans l'analyse statistique et un troisième dans la création de visualisations.

Résolution automatisée des tâches

En combinant les forces de plusieurs agents compétents, AutoGen peut s'attaquer à des problèmes complexes, en plusieurs étapes, qui seraient difficiles à résoudre avec des approches à modèle unique. Par exemple, dans un scénario de service à la clientèle, un agent pourrait se charger de la compréhension du langage naturel, un autre pourrait effectuer une recherche dans une base de connaissances et un troisième pourrait formuler une réponse, le tout coordonné de manière transparente dans le cadre d'AutoGen.

Recherche et innovation

Les chercheurs peuvent utiliser AutoGen pour créer des systèmes d'agents sophistiqués capables de générer des hypothèses, de concevoir des expériences, d'analyser des résultats et même de rédiger des articles de recherche. La flexibilité du cadre permet un prototypage et une itération rapides, ce qui accélère le rythme de l'innovation dans des domaines allant de la découverte de médicaments à la science des matériaux.

La possibilité de créer des équipes d'agents d'IA capables de collaborer, de raisonner et d'exécuter du code fait d'AutoGen un outil puissant pour repousser les limites de ce qui est possible dans le développement d'applications d'IA. Qu'il s'agisse de génie logiciel, d'analyse de données, de recherche ou de tout autre domaine nécessitant la résolution de problèmes complexes, AutoGen offre un cadre capable de s'adapter à un large éventail de défis et d'exigences.

Comment AutoGen et Llama 3 peuvent vous aider à créer des agents d'intelligence artificielle

La combinaison d'AutoGen et de Llama 3 crée une puissante synergie pour le développement d'agents d'intelligence artificielle avancés. Le cadre multi-agents d'AutoGen fournit la structure et les capacités d'orchestration nécessaires pour gérer des flux de travail complexes, tandis que Llama 3 offre l'intelligence linguistique requise pour des interactions sophistiquées en langage naturel.

Cette combinaison permet aux développeurs de :

1. Créer des systèmes multi-agents avec une meilleure compréhension de la langue : Les agents utilisant Llama 3 peuvent communiquer plus efficacement dans l'environnement collaboratif d'AutoGen.

2. Traiter les flux de travail LLM complexes avec une plus grande efficacité : Les capacités de gestion du flux de travail d'AutoGen, combinées à la puissance de traitement de Llama 3, permettent de traiter des tâches complexes et à forte intensité linguistique.

3. Développer des solutions d'IA plus polyvalentes et adaptables : La flexibilité du cadre d'AutoGen, associée aux capacités linguistiques avancées de Llama 3, permet de créer des agents d'intelligence artificielle capables de relever un large éventail de défis dans différents domaines.

En exploitant les forces d'AutoGen et de Llama 3, les développeurs peuvent créer des agents d'intelligence artificielle qui sont non seulement plus performants et efficaces, mais aussi plus adaptables aux besoins évolutifs des applications modernes. Cette puissante combinaison ouvre la voie à une nouvelle génération de solutions d'IA capables de gérer des tâches de plus en plus complexes tout en offrant des interactions plus naturelles et intuitives avec les utilisateurs.

Créer des agents d'intelligence artificielle avec AutoGen et Llama 3

Pour créer des agents d'intelligence artificielle avec AutoGen et Llama 3, il faut mettre en place un environnement de développement en installant AutoGen, en configurant l'accès à Llama 3, en établissant des connexions API et en préparant un environnement sécurisé pour la génération et l'exécution du code.

Conception de systèmes multi-agents: Définir des rôles spécifiques pour chaque agent, planifier leur communication et leur collaboration, intégrer les capacités du Llama 3 et mettre en œuvre des fonctionnalités de type "human-in-the-loop" dans le cadre flexible d'AutoGen.

Mise en œuvre de flux de travail complexes : Décomposez votre projet en sous-tâches gérables, visualisez le flux d'informations et les processus de prise de décision, développez des mécanismes de gestion des erreurs, concevez pour l'évolutivité et intégrez les capacités avancées de traitement du langage de Llama 3 pour améliorer les performances.

AutoGen vs crewAI : Analyse comparative

Deux acteurs importants dans le domaine des agents d'intelligence artificielle sont AutoGen et équipageAI. Les deux plates-formes offrent des approches uniques pour créer des agents d'intelligence artificielle, mais elles répondent à des besoins différents des utilisateurs et présentent des caractéristiques distinctes. AutoGen, un cadre open-source de Microsoft, permet le développement d'applications LLM utilisant de multiples agents de conversation. D'autre part, crewAI est une plateforme conçue pour orchestrer des agents d'IA autonomes jouant un rôle et collaborant pour automatiser des tâches.

Cadre et approche

• AutoGen : Un cadre open-source fournissant aux développeurs des outils pour construire des systèmes multi-agents, prenant en charge divers modèles de conversation et des agents personnalisables.

• crewAI : Une plateforme structurée pour la création et la gestion d'agents d'intelligence artificielle, permettant aux utilisateurs de définir des agents avec des rôles, des objectifs et des histoires spécifiques.

Personnalisation et flexibilité des agents

• AutoGen : Offre des options de personnalisation étendues, donnant aux développeurs un contrôle total sur la définition de l'agent, l'intégration LLM et les flux de conversation.

• crewAI : Fournit une interface conviviale pour concevoir des agents avec des rôles et des objectifs définis, ce qui simplifie le processus de création d'équipes d'agents diversifiées.

Capacités d'exécution de code

• AutoGen : Exécution de code conteneurisé, permettant aux agents d'exécuter en toute sécurité le code généré par LLM, ce qui est crucial pour les tâches impliquant l'analyse de données ou des calculs complexes.

• crewAI : Intégration avec les outils LangChain tels que Python REPL et Bearly Code Interpreter pour l'exécution du code généré par LLM, fournissant des capacités d'exécution de code précieuses pour de nombreux cas d'utilisation.

Intégration du traitement du langage naturel

• AutoGen: Permet une intégration profonde avec divers LLM, offrant aux développeurs la flexibilité de choisir et d'affiner les modèles qui répondent le mieux à leurs besoins.

• crewAI : Construit sur LangChain, il offre une approche rationalisée du traitement du langage naturel, en proposant des solutions prêtes à l'emploi pour les tâches NLP les plus courantes.

Interface utilisateur et accessibilité

• AutoGen : Requiert un niveau d'expertise technique plus élevé, les développeurs interagissant avec le cadre principalement par le biais du code.

• crewAI : Il offre une interface intuitive et conviviale, ce qui le rend accessible à un public plus large, y compris aux utilisateurs professionnels et à ceux qui ont une expérience limitée en matière de codage.

Courbe d'apprentissage et exigences techniques

• AutoGen : La courbe d'apprentissage est plus raide et nécessite une maîtrise de Python et une bonne compréhension des concepts de l'IA et des architectures LLM.

• crewAI : adopte une approche plus accessible, offrant une interface conviviale qui réduit la nécessité d'un codage approfondi.

Évolutivité et performance

• AutoGen : L'évolutivité est renforcée par sa capacité à s'intégrer au service Azure OpenAI, ce qui permet aux développeurs d'exploiter les ressources du cloud pour gérer des opérations d'agents à grande échelle et des flux de travail LLM complexes.

• crewAI : propose des fonctionnalités prêtes à la production dans le cadre de son offre CrewAI+, notamment des fonctions telles que les webhooks, la prise en charge de gRPC et des mesures détaillées, ce qui simplifie le processus de mise à l'échelle des opérations d'agents d'IA pour les entreprises.

Cas d'utilisation idéaux

• AutoGen : Il brille dans les scénarios nécessitant des capacités sophistiquées de résolution de problèmes, tels que la recherche scientifique ou des domaines comme la bio-informatique ou la modélisation du climat, où les calculs complexes sont courants.

• crewAI : Il excelle dans la rationalisation et l'automatisation des flux de travail des entreprises, ce qui permet aux équipes non techniques de mettre en œuvre plus facilement l'automatisation pilotée par l'IA dans divers processus d'entreprise.

Merci d'avoir pris le temps de lire AI & YOU !

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