Découvrez comment créer votre propre assistant virtuel intelligent
Cet article explore les agents IA à base de modèles de langage (LLM), des systèmes intelligents capables de combiner traitement du langage avancé et autres composants clés comme la planification et la mémoire. Il présente un cadre théorique pour comprendre la structure de ces agents, puis se penche sur un exemple concret, BabyAGI. Enfin, il fournit des ressources pratiques pour vous lancer dans la construction de votre propre agent IA à base de LLM.
Points clés
- Les agents IA à base de LLM vont au-delà des simples capacités de questions-réponses des LLM, en traitant les rétroactions, maintenant une mémoire, planifiant des actions futures et collaborant avec divers outils
- Le cadre théorique des agents IA comprend 5 composants clés : le noyau de l’agent, le module de mémoire, les outils, le module de planification et les systèmes multi-agents
- BabyAGI est un exemple populaire d’agent autonome piloté par les tâches, utilisant GPT-4, Pinecone et le framework LangChain
- BabyAGI suit un processus itératif de complétion de tâches, génération de nouvelles tâches et priorisation dynamique
- Plusieurs benchmarks existent pour évaluer les performances des agents IA, au-delà des simples métriques de réussite des tâches
- Des ressources en ligne détaillent comment construire votre propre agent IA à base de LLM, en partant de zéro
À retenir
Les agents IA à base de LLM représentent une étape importante vers l’intelligence artificielle générale (AGI), en combinant des capacités de traitement du langage avancées avec des fonctionnalités de planification, de mémoire et de prise de décision autonome. Bien que leur évaluation reste un défi, les progrès constants dans ce domaine ouvrent la voie à de nouvelles possibilités passionnantes en matière d’interaction et de collaboration entre agents intelligents. Avec les ressources disponibles, pourquoi ne pas vous lancer dans la construction de votre propre assistant virtuel révolutionnaire ?
Sources
