Comment construire des agents IA efficaces

N'investissez pas dans les agents d'IA sans avoir lu ce rapport d'Anthropic

Voici une analyse complète de la recherche...

Souvent, la plupart de l'automatisation que nous utilisons quotidiennement peut être facilement réalisée avec quelques LLM et API, et c'est quelque chose que Anthropic tente également de transmettre.

Cette recherche présente ce que les agents d'IA sont, selon eux, et pourquoi vous ne devriez pas toujours en construire un.

Nous avons récemment couvert le livre blanc de Google, dans lequel nous avons décomposé la vision de Google sur les agents d'IA.

Maintenant, après avoir lu les points de vue de Google et d'Anthropic, il est sûr de dire que le document de Google était plus axé sur ce que sont les agents d'IA.

Alors que le point de vue d'Anthropic est beaucoup plus axé sur le pourquoi et le quand utiliser les agents d'IA.

Voici un bref résumé de leur recherche :

Agents vs. Workflows : Les agents sont des systèmes dynamiques où les LLM dirigent leurs propres processus et utilisation d'outils, tandis que les workflows suivent des chemins prédéfinis. Les agents excellent lorsqu'il s'agit de flexibilité et de prise de décision.

Parties principales des agents d'IA :

1. LLM améliorés

2. Outils utilisés par les LLM améliorés

3. Environnement

4. Mémoire

Workflow clé pour les agents :

• Chaînage de prompts : diviser les tâches en étapes séquentielles pour une plus grande précision.

• Routage : diriger les entrées vers des tâches spécialisées pour de meilleures performances.

• Parallélisation : exécuter des tâches simultanément pour la vitesse ou les sorties diverses.

• Orchestrator-Workers : un LLM central déléguant des tâches à des LLM workers.

• Évaluateur-Optimiseur : affinement itératif par plusieurs processus pour des résultats polissés.

Quand utiliser des agents :

Vous n'avez pas toujours besoin d'utiliser des agents, souvent votre automatisation peut être facilement réalisée à l'aide de quelques outils de workflow d'automatisation comme N8N et d'autres outils commerciaux.

Voici quelques problèmes pour lesquels vous devriez utiliser des agents d'IA :

• Les problèmes ouverts nécessitent de la flexibilité.

• Les tâches où la prise de décision s'adapte à la complexité.

• Les environnements avec une autonomie de confiance et des boucles de rétroaction claires.

Quelques cadres donnés par Anthropic à considérer :

• LangGraph (LangChain)

• Le cadre d'agent d'IA d'Amazon Bedrock

• Rivet et Vellum pour la construction de workflows basés sur une interface graphique

Principe clé :

• Le succès ne consiste pas à construire le système le plus complexe, mais à construire le bon système.

• Commencez simplement, mesurez les performances et ajoutez de la complexité uniquement lorsque cela améliore clairement les résultats.

• Parfois, sans comprendre l'aspect principal d'un agent, nous accumulons inutilement trop de code à partir de quelques cadres, ce qui conduit souvent à un code redondant accumulé sans compréhension.

• Par conséquent, ils ont spécifiquement visé cette recherche pour apporter plus de clarté aux personnes qui tentent de construire des agents d'IA pour leurs entreprises.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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