Intro to AI agents

Summary

Dans cette vidéo, Aja Hammerly et Jason Davenport explorent les agents intelligents et leurs architectures. Ils discutent de la diversité des définitions d'un agent, de son autonomie et de ses différentes applications, comme l'aide à la gestion des emails, la planification de voyages ou la résolution de problèmes. Ils soulignent que les agents peuvent travailler ensemble pour accomplir des tâches complexes et que, selon les besoins, on peut créer des agents avec des degrés divers d'agenticité. Enfin, des ressources pour débuter la création d'agents sont proposées.

Takeaways

• 😀 Un agent est une IA qui possède une tâche spécifique à accomplir et les outils nécessaires pour la réaliser.
• 😀 Les définitions des agents varient selon les perspectives, mais tous les agents ont un objectif à atteindre.
• 😀 Un agent peut être autonome dans l'accomplissement d'une tâche, mais il existe différents niveaux d'autonomie.
• 😀 Il est important de voir l'agenticité (capacité à agir en tant qu'agent) sous différents angles et de considérer un éventail d'exemples d'agents plutôt que de se concentrer sur une définition unique.
• 😀 Les agents peuvent être utilisés pour diverses applications, comme la gestion des e-mails, la planification des voyages, ou même la résolution d'un Rubik's Cube.
• 😀 La création d'agents ne nécessite pas forcément un LLM (modèle de langage étendu) ; des règles codées à la main ou des modèles spécifiques peuvent suffire dans certains cas.
• 😀 Les agents peuvent interagir entre eux pour accomplir des tâches complexes, comme l'amélioration d'un blog post par un agent critique et un agent producteur.
• 😀 Les agents n'ont pas toujours besoin d'IA générative ; parfois, des algorithmes simples et des règles commerciales peuvent faire l'affaire.
• 😀 Les outils comme l'appel de fonctions ou l'accès à des données externes peuvent enrichir les capacités d'un agent, surtout s'il utilise un LLM.
• 😀 Les frameworks et tutoriels sont disponibles pour aider à la création d'agents, qu'ils soient simples ou très complexes, offrant des solutions pour interagir avec des modèles ou orchestrer des processus.
• 😀 Les agents peuvent être créés pour des usages spécifiques, comme la gestion des préférences de voyage ou la planification des activités quotidiennes, tout en utilisant des outils adaptés à l'objectif.

Q & A

Qu'est-ce qu'un agent en intelligence artificielle?

Un agent en intelligence artificielle est un système avec un objectif précis et les outils nécessaires pour accomplir cette tâche. Il peut être vu comme un microservice AI ou une petite application AI dédiée à une fonction spécifique.

Pourquoi n'y a-t-il pas de définition unique pour un agent?

Il n'y a pas de définition unique pour un agent car les conceptions varient selon les perspectives. Certains considèrent qu'un agent doit être totalement autonome, tandis que d'autres estiment qu'il peut simplement agir sur la base de requêtes multiples sans autonomie totale.

Que signifie un agent 'agentique' dans le contexte de l'IA?

Un agent 'agentique' est un système qui accomplit une tâche de manière autonome ou semi-autonome. Le degré d'agenticité varie selon la complexité de l'agent et son interaction avec l'environnement.

Comment Andrew Ng aborde-t-il la question des agents en IA?

Andrew Ng suggère de ne pas diviser les systèmes en agents et non-agents, mais de reconnaître que différents systèmes peuvent être 'agentiques' à des degrés différents, en fonction de leur autonomie et de leurs capacités d'interaction.

Quels sont quelques exemples d'utilisation d'agents en IA?

Quelques exemples incluent un agent pour gérer les emails et créer des tâches, un agent qui décide quand arroser un jardin en fonction des conditions météo, un agent qui traite des rapports de bugs, ou un agent qui planifie un voyage en fonction des préférences de l'utilisateur.

Les agents nécessitent-ils toujours un modèle de langage de grande taille (LLM)?

Non, les agents n'ont pas nécessairement besoin d'un LLM. Si un agent n'a pas besoin de capacités génératives, des algorithmes simples ou des modèles pré-entraînés comme BERT peuvent suffire pour accomplir sa tâche.

Quels sont les avantages d'utiliser des outils comme les appels de fonction pour construire des agents?

Les appels de fonction permettent d'étendre les capacités d'un agent en lui permettant d'interagir avec des outils externes, comme des bases de données, pour récupérer des informations et accomplir des tâches plus complexes.

Les agents peuvent-ils travailler ensemble?

Oui, les agents peuvent travailler ensemble pour accomplir une tâche complexe. Par exemple, un agent de service client peut interagir avec un agent de gestion des expéditions pour résoudre un problème de livraison, ou deux agents peuvent collaborer pour créer et affiner un contenu comme un article de blog.

Quels types d'agents peuvent être créés avec des logiques d'affaires simples?

Les agents simples peuvent être créés en utilisant des logiques d'affaires de base qui permettent l'interaction avec l'utilisateur ou l'environnement. Ces agents peuvent accomplir des tâches comme la gestion des emails ou l'attribution de priorités.

Quels frameworks sont recommandés pour la création d'agents?

Il existe des frameworks spécialisés pour la création d'agents, en particulier pour la gestion de l'architecture et de l'orchestration. Ces frameworks peuvent être utilisés pour construire des agents qui accomplissent des objectifs spécifiques en combinant des modèles AI et des outils adaptés.