Agents IA – Concept, architecture et applications – Partie 3 — Science et données

Dans la deuxième partie, nous explorons plusieurs cas d’utilisation réels pour comprendre la valeur que les agents IA apportent aux entreprises. Maintenant, dans la troisième partie, nous allons approfondir le fonctionnement réel des agents IA. À la base, la plupart des agents IA partagent cinq éléments fondamentaux : la perception, le raisonnement, la mémoire, la planification et l’action.

En comprenant chaque composant – et comment ils s’articulent – ​​vous obtiendrez une image plus claire de ce qui permet aux agents IA non seulement de fonctionner, mais de prospérer dans des environnements complexes.

1. Perception

La perception est la capacité de l’agent à collecter des informations sur son environnement. Cela peut impliquer le traitement de requêtes textuelles, l’analyse de données, l’interprétation d’images ou même la lecture de tableaux de données structurées. Plus un agent peut percevoir efficacement, plus le contexte qu’il peut comprendre est riche. Avec une perception plus forte, les agents peuvent mieux s’adapter aux changements et réagir avec précision aux conditions évolutives.

2. Raisonnement

Le raisonnement est l’endroit où l’agent donne un sens aux informations qu’il a perçues. Cela implique d’interpréter le contexte, de peser différentes options et de tirer des conclusions logiques. Le raisonnement soutient l’intelligence d’un agent. Cela garantit que l’agent ne se contente pas de réagir aveuglément, mais qu’il évalue les scénarios pour prendre des décisions éclairées. Le raisonnement avancé implique souvent d’exploiter de grands modèles de langage ou d’autres frameworks d’IA pour comprendre les nuances d’une situation donnée.

3. Mémoire

La mémoire est le moyen utilisé par l’agent pour conserver les informations pertinentes au fil du temps. Cela peut inclure un contexte à court terme (comme la dernière demande de l’utilisateur) et des connaissances à long terme (comme une base de données d’interactions passées ou une expérience générale du secteur). La mémoire donne à l’agent un sentiment de continuité. Au lieu de traiter chaque interaction comme isolée, l’agent peut s’appuyer sur des expériences antérieures, améliorant ainsi sa précision et sa connaissance du contexte au fur et à mesure.

4. Planification

La planification est l’endroit où l’agent décide des mesures à prendre pour atteindre ses objectifs. Il peut décomposer des tâches complexes en étapes plus simples, les séquencer dans un ordre optimal et anticiper les obstacles potentiels. La planification garantit que l’agent ne se contente pas de réagir à une demande à la fois, mais qu’il trace de manière proactive la voie vers les objectifs à long terme. Ceci est essentiel pour des tâches telles que l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, la gestion de projet ou tout scénario dans lequel les actions prises maintenant ont des implications futures.

5. Actions

Enfin, l’action est l’exécution réelle des décisions de l’agent : envoyer un e-mail, ajuster les niveaux de stock, recommander un produit ou effectuer une opération au niveau du système. Sans action, toute la perception, le raisonnement, la mémoire et la planification du monde seraient gaspillés. L’action boucle la boucle et permet à l’agent d’avoir un impact tangible sur son environnement, produisant des résultats concrets.

Comment ils travaillent ensemble :

• La perception alimente l’agent en données.
• La mémoire stocke et rappelle des informations utiles du passé immédiat et lointain.
• Le raisonnement utilise ces données et ce contexte pour former un plan.
• La planification cartographie les étapes nécessaires pour atteindre les objectifs de l’agent.
• L’action suit ces étapes, créant une valeur mesurable.

Composants d’une architecture d’agent IA

L’architecture technique se compose de quatre composants principaux, chacun remplissant un objectif distinct pour façonner le comportement de l’agent.

1. Agent Core : L’unité centrale de traitement qui intègre toutes les fonctionnalités.

2. Module de mémoire : stocke et récupère les informations pour maintenir le contexte et la continuité dans le temps.

3. Outils : ressources externes et API que l’agent peut utiliser pour effectuer des tâches spécifiques.

4. Module de planification : analyse les problèmes et crée des stratégies pour les résoudre.

Chaque composant renforce les autres. Une meilleure perception conduit à un meilleur raisonnement. Une mémoire plus riche améliore la planification. Et une action efficace fournit de nouvelles données qui alimentent les cycles de perception et de raisonnement. Lorsque ces éléments fonctionnent en harmonie, vous obtenez un agent IA qui est plus que la somme de ses parties : un système autonome et contextuel, capable de fournir des résultats significatifs.

Nous continuerons dans la partie 4.

David Matos

Références :

Architecture d’IA agentique : une analyse approfondie

Nouveau module gratuit de consultation de données avec des agents IA

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