Agents IA – Concept, architecture et applications – Partie 4 — Science et données

Maintenant, dans la quatrième partie, nous parlerons des outils (oui, les agents IA ne se créent toujours pas eux-mêmes et nous avons besoin d’humains pour les créer). Quels outils et frameworks peuvent vous aider à créer ces agents plus facilement et plus efficacement ? À mesure que la technologie de l’IA progresse (et elle progresse à une vitesse incroyable), un écosystème croissant d’outils et de plates-formes de développement a émergé. Au lieu de réinventer la roue, vous pouvez tirer parti de ces fonctionnalités pour prototyper, faire évoluer et déployer rapidement des agents IA adaptés à vos objectifs et à vos besoins. Si vous venez tout juste d’arriver, commencez par la première partie de cette série sur les agents IA.

Façons de consommer des agents IA

En fonction de votre expérience, de vos contraintes de temps et des besoins de votre entreprise, vous disposez de plusieurs options :

1. Agents verticaux pré-construits

Des agents spécialisés sont désormais disponibles, adaptés aux tâches courantes telles que le support client, l’automatisation du marketing ou la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Ces solutions « prêtes à l’emploi » vous permettent de commencer immédiatement à exploiter les agents IA, avec une personnalisation minimale requise. C’est un excellent moyen d’obtenir des gains rapides sans gros travail de développement.

Un bon exemple est la plateforme 11x (https://www.11x.ai), qui fournit des agents IA de vente, RevOps et Go-To-Market qui agissent comme des travailleurs numériques, fournissant des résultats humains.

2. Outils sans code ou low-code

Les plates-formes low code vous permettent de créer, configurer et déployer des agents IA à l’aide d’interfaces intuitives : glisser, déposer et connecter des composants au lieu d’écrire du code. Ces outils sont parfaits pour les utilisateurs non techniques qui souhaitent néanmoins exploiter la puissance des agents IA. Il met des fonctionnalités avancées entre les mains des analystes commerciaux, des chefs de produit et d’autres parties prenantes qui n’ont peut-être pas d’expérience en codage.

Un outil de ce groupe est le Flux de langageun cadre visuel pour créer des applications multi-agents et RAG. Il est open source, alimenté par Python, entièrement personnalisable et indépendant du LLM et du stockage vectoriel.

3. Cadres de développement

Pour les équipes qui ont besoin d’un contrôle et d’une personnalisation complets, les frameworks de développement offrent un accès granulaire à chaque partie de votre agent. Grâce à ces outils, l’équipe d’ingénierie peut intégrer des modèles avancés, créer une logique de décision complexe et ajuster les performances. Même si cela nécessite plus d’efforts et de connaissances techniques, cela permet également d’accéder au niveau le plus profond de flexibilité et d’évolutivité.

Vous trouverez ci-dessous quelques outils et frameworks populaires pour développer des agents IA.

ÉquipageAI

Framework de pointe pour orchestrer des agents IA autonomes. CrewAI permet aux agents de travailler ensemble de manière transparente, favorisant l’intelligence collaborative et la gestion de tâches complexes. L’expérience de développement open source est disponible sur GitHub et il existe une nouvelle version entreprise.

LangGraph

LangGraph fournit un cadre flexible pour gérer divers flux de contrôle, notamment des configurations mono-agent, multi-agents, hiérarchiques et séquentielles, tout en gérant de manière fiable des scénarios complexes. Il garantit la fiabilité des agents grâce à des boucles de modération et de qualité intégrées.

La plateforme LangGraph permet aux utilisateurs de modéliser des architectures cognitives, en rendant les outils, les invites et les modèles facilement configurables grâce aux assistants de sa plateforme.

LamaIndex

LlamaIndex est un framework permettant de créer des applications d’IA générative augmentées par le contexte avec des LLM, y compris des agents et des flux de travail. Dans ce cadre, vous pouvez créer des agents pour des cas d’utilisation tels que Agentic RAG, la génération de rapports, le support client ou les agents SQL, entre autres. Ils sont tous livrés avec des exemples Python et TypeScript pour vous aider à démarrer.

Abeille

Bee Agent Framework d’IBM facilite la création de flux de travail évolutifs basés sur des agents avec le modèle de votre choix. Le framework est conçu pour fonctionner de manière robuste avec les modèles Granite et Llama 3, et est activement optimisé avec d’autres LLM populaires.

Ce ne sont que quelques outils. Il existe également AutoGen de Microsoft, qui est très impressionnant. Choisissez le framework qui correspond le mieux au niveau de compétence de votre équipe, aux besoins commerciaux et au niveau de personnalisation souhaité, la plupart des frameworks étant finalement monétisés via des fonctionnalités premium, un support d’entreprise et des modules spécialisés.

Choisir la bonne approche

Lors de la sélection des outils, des cadres et des modèles de consommation, tenez compte des éléments suivants :

• Ressources collaboratives : solutions low code vs. structures centrées sur les ingénieurs IA.
• Rapidité de mise sur le marché : solutions pré-construites et solutions pré-construites constructions entièrement personnalisées.
• Évolutivité et maintenance : avec quelle facilité allez-vous mettre à jour et étendre votre écosystème d’agents ?

En évaluant ces facteurs, vous pouvez trouver la voie idéale pour intégrer rapidement et efficacement des agents IA dans vos opérations, qu’il s’agisse de tirer parti de solutions prédéfinies pour un démarrage rapide ou de concevoir soigneusement un écosystème d’agents personnalisé pour répondre aux besoins commerciaux complexes et évolutifs.

Nous continuerons avec la série sur les agents IA dans la partie 5.

David Matos

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