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    OpenAI a récemment dévoilé Swarm, un framework expérimental open source conçu pour orchestrer des systèmes multi-agents. Il fournit aux développeurs un schéma pour créer des réseaux d’agents d’IA interconnectés qui peuvent communiquer et collaborer afin de gérer des tâches complexes de manière autonome. Swarm est une illustration de la façon dont les concepts de “routines”, des séquences d’actions prédéfinies que les agents suivent pour accomplir des tâches spécifiques, et de  transferts, qui pe

OpenAI dévoile SWARM, un framework d’orchestration multi-agents open source

16 octobre 2024 à 08:11

OpenAI a récemment dévoilé Swarm, un framework expérimental open source conçu pour orchestrer des systèmes multi-agents. Il fournit aux développeurs un schéma pour créer des réseaux d’agents d’IA interconnectés qui peuvent communiquer et collaborer afin de gérer des tâches complexes de manière autonome.

Swarm est une illustration de la façon dont les concepts de “routines”, des séquences d’actions prédéfinies que les agents suivent pour accomplir des tâches spécifiques, et de  transferts, qui permettent à un agent de déléguer une tâche à un autre agent, peuvent être utilisés pour orchestrer plusieurs agents de manière simple et contrôlable.

Le framework repose sur l’idée que plusieurs agents, chacun avec des capacités uniques, peuvent améliorer la qualité et la rapidité des réponses ou actions dans un environnement dynamique. Par exemple, un agent peut se spécialiser dans la compréhension des instructions, tandis qu’un autre pourrait exceller dans l’analyse des données…

Swarm est construit autour de deux abstractions primitives :

  • Agents autonomes : Chaque agent est un module indépendant capable d’exécuter des tâches spécifiques, avec des instructions et des fonctions définies. Un agent peut soit gérer une tâche donnée, soit déléguer ou transférer la responsabilité à un autre agent plus qualifié ;
  • Transferts dynamiques : Ce concept est central dans Swarm. Lorsqu’un agent atteint ses limites, il peut transférer la conversation ou la tâche à un autre agent. Cela permet de maintenir la fluidité des opérations, sans qu’un agent soit surchargé ou dépassé par des requêtes trop complexes.

Les agents dans Swarm peuvent accéder à un contexte partagé, leur permettant de se tenir informés des actions précédentes ou des données disponibles et ainsi collaborer plus efficacement en ayant une vue d’ensemble des opérations en cours.

Exemples d’utilisation

Swarm propose déjà plusieurs exemples pratiques dans sa documentation, comme un scénario de service client, où un premier agent gère la question initiale d’un utilisateur et, si la requête devient plus technique, transfère la conversation à un autre agent spécialisé  dans la vente ou le remboursement.

OpenAI le présente comme une ressource éducative pour les développeurs curieux d’en savoir plus sur l’orchestration multi-agents. Contrairement à l’API Assistants d’OpenAI,  davantage conçue pour des flux de travail entièrement hébergés, Swarm s’exécute principalement sur le client, réduisant ainsi les besoins en infrastructure côté serveur et donnant aux développeurs le contrôle et la visibilité sur les interactions des agents. Son interface est similaire à celle de l’API de complétion de chat d’OpenAI, chaque interaction est exécutée individuellement, sans conserver un historique persistant.

OpenAI l’a rendu public sous la licence MIT, qui offre une grande flexibilité aux développeurs tout en offrant une protection minimale à ses concepteurs, rappelant que :

“Swarm est actuellement un framework d’échantillonnage expérimental destiné à explorer les interfaces ergonomiques pour les systèmes multi-agents. Il n’est pas destiné à être utilisé en production et ne bénéficie donc d’aucun soutien officiel. (Cela signifie également que nous n’examinerons pas les RP ou les problèmes !)

L’objectif principal de Swarm est de présenter les modèles de transfert et de routines explorés dans le livre de recettes Agents d’orchestration : transferts et routines. Il ne s’agit pas d’une bibliothèque autonome, mais principalement à des fins éducatives”.

Perspectives futures

Des développeurs utilisent déjà le framework dans le cadre de leur projet “Hierarchical Autonomous Agent Swarms (HAAS) visant à créer un écosystème d’agents d’IA autonomes et éthiquement gouvernés.

Alors que les applications commerciales potentielles de Swarm sont nombreuses (support client, analyses de marché, stratégies marketing…), le niveau d’automatisation introduit par les systèmes multi-agents soulèvent des préoccupations quant à leur impact sur l’emploi et le rôle de l’humain dans la prise de décision.

Swarm
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  • Interagir avec PostgreSQL en langage naturel grâce à l’IA
    On fait quand même de belles choses avec l’IA. J’en veux pour preuve ce projet open source encore au stade expérimental qui utilise un système d’IA multi agents vous permettant de poster des questions à une base PostgreSQL en langage naturel. Propulsé par OpenAI, AutoGen, Postgres, Guidance, Aider, Poetry et Python, c’est l’un des premiers de son genre capable d’utiliser des LLMs (Large Language Modèles) pour faire de la prise de décision avec des consignes réduites ou peu explicites. Po

Interagir avec PostgreSQL en langage naturel grâce à l’IA

Par : Korben
14 décembre 2023 à 09:00

On fait quand même de belles choses avec l’IA. J’en veux pour preuve ce projet open source encore au stade expérimental qui utilise un système d’IA multi agents vous permettant de poster des questions à une base PostgreSQL en langage naturel.

Propulsé par OpenAI, AutoGen, Postgres, Guidance, Aider, Poetry et Python, c’est l’un des premiers de son genre capable d’utiliser des LLMs (Large Language Modèles) pour faire de la prise de décision avec des consignes réduites ou peu explicites.

Pour vous former à cet outil nommé pompeusement « Multi-Agent Postgres Data Analytics« , son créateur a réalisé une série de vidéos que voici (c’est une playlist)…

Vous pourrez ensuite vous positionner sur une branche du projet qui correspond à une vidéo.

Pour ce faire, clonez le dépôt :

git clone https://github.com/disler/multi-agent-postgres-data-analytics.git

Puis lancez

git branch -a 

pour voir toutes les branches correspondant chacune à une vidéo de la playlist.

Faites alors un :

git checkout <nom de la branche>

pour vous positionner sur la branche de votre choix.

Puis lancez la commande :

poetry install
cp .env.sample .env 

Editez le fichier .env en y mettant l’URL de Postgres et votre clé OpenAI

Vous pourrez alors lancer un prompt sur votre base de données comme ceci :

poetry run start --prompt "<posez la question de votre choix à l'agent IA>"

Commencez par des questions simples pour prendre la température, puis montez progressivement en complexité.

Il s’agit là de construire des systèmes qui prennent des décisions comme nous le ferions, mais évidemment, tout n’est pas rose au royaume des systèmes multi-agents IA. C’est un art de bien définir les rôles et la fonction de vos agents et ça peut vite coûter cher, surtout en phase de test… donc allez y molo mais vous ne serez pas déçu.

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