Que sont les agents IA ?
J'ai demandé une fois à ChatGPT de planifier un voyage à Istanbul. Il m'a proposé un excellent plan. Mais il ne pouvait pas réserver les vols. Il ne pouvait pas vérifier les prix des hôtels. Il ne pouvait pas envoyer d'e-mail.
Le modèle était intelligent, mais il n'avait pas de mains. Il pouvait réfléchir, mais il ne pouvait pas agir.
Les agents IA résolvent ce problème.
Les LLM (Large Language Models) classiques fonctionnent comme un assistant très cultivé. Vous envoyez un prompt, et le modèle renvoie une réponse. Il s'agit d'un aller-retour unique. Le modèle ne navigue pas sur le web, ne consulte pas votre calendrier et ne prend pas d'actions dans le monde réel.
Un agent IA est différent. Un agent utilise un modèle de langage pour décider comment utiliser des outils afin d'atteindre un objectif.
Un agent peut :
- Rechercher sur le web
- Exécuter du code
- Interroger une base de données
- Envoyer des e-mails
- Utiliser des API externes
La principale différence est l'autonomie. Vous donnez un objectif à un agent, et il détermine les étapes à suivre.
Comparaison : • LLM classique : Répond aux questions, réponse unique, pas d'outils, réactif. • Agent IA : Passe à l'action, raisonnement multi-étapes, utilise des outils, orienté vers l'objectif.
La plupart des agents utilisent un modèle appelé ReAct (Reason and Act). Il suit une boucle simple :
- Pensée : Que dois-je faire ensuite ?
- Action : Utiliser un outil.
- Observation : Regarder le résultat.
- Répéter : Continuer jusqu'à ce que l'objectif soit atteint.
Construire ces boucles est difficile. Vous devez gérer les erreurs, gérer la mémoire et connecter les outils.
C'est pourquoi des frameworks comme LangChain existent. LangChain fournit la tuyauterie. Il vous offre des outils pré-construits, de la mémoire et des moyens de connecter les modèles au monde réel.
Si votre flux de travail est complexe, vous utilisez LangGraph. LangGraph vous aide à construire des agents capables de bifurquer vers différents chemins, d'exécuter des tâches en parallèle ou de revenir à des étapes précédentes.
Résumé :
- Les LLM répondent au texte.
- Les agents utilisent des outils pour accomplir des tâches.
- La boucle ReAct pilote la logique de l'agent.
- LangChain gère la connexion entre les modèles et les outils.
- LangGraph gère les flux de travail complexes et ramifiés.
Dans mon prochain article, je vous montrerai comment configurer votre environnement et exécuter votre premier agent.
Source: https://dev.to/ikram_khan/what-are-ai-agents-a-plain-english-introduction-56nd
Communauté d'apprentissage optionnelle : https://t.me/GyaanSetuAi