Une nouvelle approche de l’observabilité des agents d’IA basée sur les LLM — Science et données

Avec l’avancement continu des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) et l’expansion des applications basées sur ces modèles, il existe un besoin croissant d’assurer la fiabilité et la traçabilité des systèmes d’agents autonomes. C’est dans ce contexte qu’émerge le concept d’AgentOps, une approche intégrée qui s’inspire de pratiques telles que DevOps et MLOps, mais avec un focus spécifique sur le cycle de vie complet des agents basé sur les LLM. Si vous venez tout juste d’arriver et que vous ne savez pas ce que sont les agents IA, commencez ici.

Qu’est-ce qu’AgentOps ?

AgentOps est une plateforme qui couvre tout, depuis la création, le développement et les tests jusqu’au déploiement et à la surveillance d’agents autonomes dans des environnements de production. Il fournit des outils et des méthodologies pour garantir que ces agents fonctionnent de manière fiable, traçable et conforme aux directives et réglementations éthiques telles que la loi sur l’intelligence artificielle de l’Union européenne.

L’essence d’AgentOps est l’observabilité – la capacité de surveiller et d’analyser le comportement des agents en temps réel, en suivant chaque étape de leurs processus pour identifier et corriger les échecs.

Pourquoi AgentOps est-il important ?

Avec la complexité croissante des systèmes basés sur l’IA, de nouveaux défis apparaissent, tels que :

• Manque de contrôle dans la planification décisionnelle : de nombreux agents prennent des décisions de manière autonome, ce qui peut conduire à des actions sous-optimales en raison de la complexité de l’espace décisionnel.
• Comportement complexe : contrairement à des tâches simples telles que « résumer un texte », les agents gèrent des chaînes de tâches plus sophistiquées, nécessitant une surveillance plus robuste.
• Conformité réglementaire : la nécessité de suivre et de documenter le fonctionnement des agents est une exigence des réglementations mondiales.

Composants fondamentaux d’AgentOps

• Création et configuration d’agent : comprend la définition d’identités uniques, d’objectifs, de données d’entrée, d’invites et de LLM utilisés. Des outils et des modèles personnalisés peuvent être ajoutés pour répondre à des cas d’utilisation spécifiques.
• Gestion des invites : les invites sont essentielles pour guider les actions des agents. Des techniques telles que l’apprentissage « Chaîne de pensée » et « Zero-Shot » sont utilisées pour optimiser les performances.
• Garde-corps (serrures de sécurité) : ce sont des mécanismes qui définissent les limites des actions des agents, garantissant qu’ils fonctionnent dans le respect des directives éthiques et fonctionnelles.
• Exécution et mémoire : comprend la planification d’actions et l’utilisation de mémoires à court et à long terme pour maintenir le contexte et apprendre des interactions passées.
• Évaluation et commentaires : les agents sont évalués sur la base de mesures prédéfinies et reçoivent des commentaires explicites ou implicites pour s’améliorer continuellement.
• Suivi et surveillance : la traçabilité est un pilier central d’AgentOps, vous permettant de suivre chaque étape des opérations des agents, de la saisie des données à la livraison des résultats.

Impact sur le développement de l’IA

AgentOps jette les bases de la création de systèmes d’IA plus transparents et plus fiables, permettant aux ingénieurs IA et aux organisations de :

• Assurer la conformité réglementaire.
• Optimisez les coûts et les performances.
• Simplifiez le diagnostic et la correction des défauts.

Cette approche holistique promet de redéfinir la manière dont les agents basés sur LLM sont développés, surveillés et améliorés, offrant ainsi un environnement de plus grande sécurité et efficacité opérationnelle.

David Matos

Références :

Une taxonomie d’AgentOps pour permettre l’observabilité des agents basés sur le modèle de base

Postgraduate en traitement du langage naturel et IA générative

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