Rapport de l'agent compagnon d'IA

Google l'a encore fait !

Ceci est le rapport le plus détaillé que j'aie jamais vu jusqu'à présent...

Récemment,

Google a publié un autre livre blanc très détaillé sur les agents d'IA.

Cette fois, ce document est rempli de détails sur la construction d'un RAG agentic, des systèmes multi-agents et bien plus encore.

📌 Voici un résumé de ce qui est inclus dans le rapport :

1. Base de l'architecture des agents : Ce rapport se base sur leur précédent livre blanc pour introduire ce dont sont composés les agents et comment utiliser ces concepts pour construire de meilleurs agents.

2. Opérations d'agent : Les opérations d'agent (AgentOps) se concentrent sur la mise en œuvre efficace des agents, y compris la gestion des outils, l'ingénierie des invites et l'orchestration, en s'appuyant sur les principes de DevOps et MLOps.

3. Évaluation des agents : L'évaluation des agents implique l'évaluation de leurs capacités, de leur trajectoire et de l'utilisation des outils, ainsi que de la qualité de la réponse finale, en utilisant des métriques automatisées et une rétroaction humaine pour une amélioration continue.

4. Systèmes multi-agents : Ces systèmes impliquent plusieurs agents spécialisés qui collaborent pour atteindre des objectifs complexes, offrant une précision, une efficacité et une scalabilité améliorées par rapport aux systèmes à agent unique.

5. RAG agentic : Il s'agit des principes de l'utilisation d'agents autonomes pour affiner les requêtes de recherche, récupérer des informations pertinentes et valider les réponses, améliorant la précision et l'adaptabilité dans les tâches de récupération de connaissances.

6. Applications d'entreprise : Google partage des exemples très détaillés et bien rédigés d'outils alimentés par l'IA conçus pour améliorer la productivité et rationaliser les flux de travail dans les environnements d'entreprise, offrant des solutions sécurisées et évolutives.

7. Cadre des contractants : Faire évoluer les agents en "contractants" avec des contrats définis pour les tâches, les résultats et les boucles de rétroaction garantit la clarté, la négociation et l'amélioration itérative de l'achèvement des tâches.

8. Étude de cas de l'IA automobile : Un système multi-agent pour l'IA automobile démontre des agents spécialisés (par exemple, navigation, recherche de médias) collaborant à travers des modèles tels que hiérarchique, diamant, pair à pair et collaboratif pour offrir une expérience en voiture sans interruption.

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

Auteur

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