Les agents IA sont conçus pour effectuer des tâches complexes en combinant la génération de langage avec des outils et une boucle d’exécution. Cependant, les modèles de langage seuls ne peuvent pas exécuter des tâches, ils ne génèrent que du texte. Pour créer un agent réellement actif, il faut combiner le modèle de langage avec des outils et une boucle d’exécution pour opérer de manière autonome.
Planification et appel d’outils
La planification et l’appel d’outils sont les capacités clés d’un agent. La planification définit et révise les étapes à suivre, tandis que l’appel d’outils sélectionne un outil, remplit les paramètres et émet une requête structurée. Une planification faible ou un appel d’outils peu fiable peut rendre l’agent faible.
Systèmes multi-agents
Les systèmes multi-agents étendent les utilisations des agents en assignant des sous-tâches à des agents spécialisés. Les agents peuvent collaborer pour effectuer des tâches plus larges et complexes. Les systèmes multi-agents fonctionnent mieux lorsque la tâche se décompose en parties plus petites et que des agents spécialisés peuvent surperformer un agent généraliste.
Protocoles et frameworks
Les protocoles tels que le protocole de contexte de modèle, le protocole d’agent à agent et les compétences d’agent standardisent l’accès aux outils et aux ressources tiers, la communication entre les agents et les flux de travail réutilisables. Les frameworks existants simplifient les applications d’agents, mais ils cachent la logique de coordination, les boucles et les outils. Un framework modulaire peut aider à comprendre les mécanismes sous-jacents des agents.
En conclusion, la création d’un agent IA efficace nécessite une compréhension approfondie des mécanismes de planification, d’appel d’outils et de coordination. Les systèmes multi-agents et les protocoles standardisés peuvent aider à développer des agents plus puissants et flexibles.
Source : What Makes an AI Agent Actually Agentic? par Manning Publications
Photo par Igor Omilaev sur Unsplash
