Imaginez un monde où votre liste de tâches commence à s'effacer d'elle-même, où vos flux de travail se déroulent sans problème et où les agents de l'IA deviennent vos nouveaux collègues de travail préférés.
Ces cadres constituent l'échafaudage qui vous permet de construire des agents d'intelligence artificielle capables de naviguer dans des flux de travail complexes, de résoudre des problèmes du monde réel et de s'adapter sans effort.
Qu'il s'agisse de rationaliser l'assistance à la clientèle, de personnaliser l'expérience des utilisateurs ou d'automatiser les tâches banales, les cadres agentiques d'IA vous permettent d'exploiter la puissance des grands modèles de langageLLMs de pointe pour créer quelque chose d'extraordinaire.
Qu'est-ce qu'un cadre d'agent d'intelligence artificielle ?
Les cadres d'agents d'IA sont des plateformes, des outils ou des bibliothèques conçus pour créer des agents autonomes qui perçoivent des données, les traitent à l'aide d'algorithmes ou de LLMs et entreprennent des actions telles que la génération augmentée par récupération, le lancement de flux de travail ou des conversations générales.
Ces cadres rationalisent les flux de travail des agents en proposant des modules prédéfinis pour les fonctionnalités communes, ce qui permet aux développeurs de gagner un temps précieux et de s'assurer que le flux de travail reste transparent et robuste.
Les cadres d'agents d'IA sont adaptés à différents besoins : certains se spécialisent dans les conversations, les assistants virtuels ou les chatbots, tandis que d'autres se concentrent sur l'orchestration des flux de travail. Leur principale valeur réside dans l'abstraction de la complexité, la décomposition des tâches en étapes gérables et la garantie de l'évolutivité.
Composants clés d'un cadre d'agent d'intelligence artificielle
La plupart des cadres d'agents d'IA suivent la même structure sous le capot, ce qui leur permet de transmettre systématiquement des informations structurées entre différents outils et processus.
Comment choisir un cadre de travail pour les agents d'IA
Le choix d'une structure d'agent d'intelligence artificielle adaptée peut sembler insurmontable compte tenu de l'abondance de plateformes et de services open-source disponibles.
Pour simplifier le processus, concentrez-vous sur vos exigences en matière de flux de travail. Voici une liste de contrôle pratique des éléments clés à discuter avec votre équipe :
Discutez de ces questions avec votre équipe afin d'identifier les fonctionnalités les plus importantes pour votre organisation. En encourageant la collaboration, cette discussion pourrait donner lieu à de précieuses indications sur ce dont vos flux de travail ont réellement besoin.
Maintenant que vous avez défini vos besoins, explorons les frameworks qui peuvent les satisfaire. En comprenant clairement vos objectifs, le choix du bon framework d'agent d'IA devient beaucoup plus simple.
Les 7 meilleurs agents d'intelligence artificielle gratuits
1. Botpress
Botpress est une plateforme d'agents d'IA permettant de créer des agents d'IA. Sa conception visuelle des flux de travail, ses nombreuses intégrations d'IA et sa prise en charge multicanal en font un outil idéal pour automatiser les interactions avec les clients et les flux de travail.
Caractéristiques principales:
- Conception visuelle du flux de travail: Interface "glisser-déposer" pour la création de robots sans code.
- Flexibilité du code: Outils personnalisables et intégrations pour une logique avancée.
- Support multicanal: Déployez des bots sur des sites Web, WhatsApp, Slack, et bien plus encore.
- Capacités d'IA: Comprend l'ULA, l'intégration des connaissances et la personnalisation de la personnalité.
Conseils aux développeurs:
- Commencez par des modèles: Utilisez des modèles prédéfinis pour les FAQ ou la génération de prospects afin de gagner du temps.
- Améliorez le NLU: Entraînez les robots avec des données spécifiques à un domaine pour une meilleure précision.
- Tester les flux de travail: Utilisez l'émulateur intégré pour déboguer et optimiser les flux.
2. LangChain
LangChain est le cadre le plus largement adopté pour le développement d'agents LLM. Il fournit les éléments de base pour créer des agents qui raisonnent, utilisent des outils, conservent la mémoire et gèrent des tâches complexes, tout en donnant aux développeurs un contrôle total sur le flux.
Caractéristiques principales :
- Abstractions d'agents : Prise en charge des agents de type React, des agents utilisant des outils et des chaînes personnalisées.
- Modules de mémoire : Gère la mémoire à court terme et à long terme pour maintenir le contexte à travers les tâches.
- Intégration d'outils : Connexion aux API, aux bases de données, aux moteurs de recherche, etc.
- Support de l'écosystème : Inclut LangSmith pour le débogage et LangServe pour le déploiement.
Conseils aux développeurs :
- Utiliser LangGraph pour la structure : Construire des flux de travail complexes, tenant compte de l'état, avec une exécution étape par étape.
- Débogage avec LangSmith : Suivez les décisions de l'agent, les chaînes d'invite et l'utilisation des outils en temps réel.
- Optimiser avec des boucles de rétroaction : Améliorez continuellement le raisonnement de l'agent en utilisant les données d'interaction avec l'utilisateur.
3. CrewAI
CrewAI est un cadre open-source pour les systèmes multi-agents, qui permet aux agents d'intelligence artificielle de collaborer à des tâches grâce à des rôles définis et des objectifs partagés. Il est conçu pour des scénarios nécessitant un travail d'équipe intelligent entre les agents.
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Caractéristiques principales:
- Agents basés sur des rôles: Définir des rôles spécialisés pour les agents afin de gérer efficacement les tâches sans chevauchement.
- Collaboration intelligente: Les agents partagent leurs connaissances et se coordonnent pour atteindre des objectifs complexes.
- Intégration d'outils et d'API: Dotez les agents d'outils et d'API personnalisés afin d'étendre leurs fonctionnalités.
- Gestion des flux de travail: Automatise les dépendances entre les tâches, garantissant une exécution sans heurts des processus séquentiels ou parallèles.
Conseils aux développeurs:
- Définir des rôles clairs: Attribuez des rôles spécifiques aux agents afin d'optimiser l'efficacité et de minimiser les redondances.
- Contrôler les performances: Utilisez des outils d'analyse pour examiner les interactions avec les agents et affiner les flux de travail.
- Optimiser l'utilisation des ressources: Assurer l'efficacité des ressources dans les configurations multi-agents pour maintenir l'évolutivité.
4. Noyau sémantique de Microsoft
Microsoft Semantic Kernel est un cadre d'orchestration flexible qui aide les développeurs à intégrer des capacités d'intelligence artificielle dans des applications existantes. L'accent mis sur la modularité, la mémoire et la planification des objectifs le rend bien adapté à la construction d'agents d'IA robustes qui peuvent fonctionner dans des environnements d'entreprise.
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Caractéristiques principales :
- Planification axée sur les objectifs : Décompose automatiquement les données de l'utilisateur en plans d'exécution à plusieurs étapes.
- Mémoire et contexte : Utilise les enchâssements et les connecteurs pour maintenir l'état et améliorer le raisonnement.
- Prise en charge des langues : Fonctionne avec C#, Python et Java pour un développement multiplateforme.
- Intégration sécurisée : Conçu pour la conformité, la journalisation et l'accès basé sur les rôles au niveau de l'entreprise.
Conseils aux développeurs :
- Commencer par les compétences : Créez des "compétences" modulaires pour combiner les appels LLM , les règles commerciales et les API en unités réutilisables.
- Utiliser les planificateurs pour l'autonomie : Laissez les planificateurs gérer les raisonnements à plusieurs étapes et décomposer les tâches complexes.
- Intégrer avec prudence : Envelopper progressivement la logique existante avec des interfaces LLM pour minimiser les perturbations.
5. AutoGen
AutoGen est un cadre de développement multi-agents construit autour d'une conversation structurée. Il permet aux agents de travailler ensemble en leur attribuant des rôles et en autorisant le passage de messages entre eux. Il s'agit d'un outil idéal pour résoudre des tâches complexes qui nécessitent une collaboration ou une spécialisation.
Caractéristiques principales :
- Messagerie multi-agents : Les agents parlent, posent des questions et transmettent les résultats dans les deux sens.
- Attribution des rôles : Définissez des agents tels que "Chercheur", "Planificateur" ou "Exécutant" pour répartir les responsabilités.
- Accès aux outils : S'intègre aux API, aux outils locaux et aux données humaines pour mener à bien les actions.
- Réessai automatique et récupération : Gère proprement les transferts d'agents, les impasses et les nouvelles tentatives.
Conseils aux développeurs :
- Définir des rôles distincts : Évitez le chevauchement des agents en assignant à chacun d'eux une tâche claire et précise.
- Utiliser les traces de conversation : Analyser les journaux pour améliorer la qualité des messages et clarifier les responsabilités des agents.
- Commencez par des modèles : Utilisez les flux de tâches officiels pour créer rapidement des agents collaboratifs.
6. AutoGPT
AutoGPT est un cadre d'agent autonome qui transforme GPT en un assistant auto-planifiant et guidé par des objectifs. En pensant, planifiant et exécutant les tâches de manière récursive, il montre comment les agents peuvent fonctionner avec très peu de supervision humaine - ce qui est utile pour les flux de travail expérimentaux ou les outils semi-automatisés.
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Caractéristiques principales :
- Agents d'auto-planification : Les agents définissent leurs prochaines étapes en fonction de leur progression vers un objectif défini par l'utilisateur.
- Prise en charge des plugins : Étendez le comportement à la navigation, à l'écriture de fichiers et à l'utilisation d'outils.
- Mémoire vectorielle : Stocke les faits et l'histoire dans un format récupérable en vue d'un raisonnement ultérieur.
- Supervision minimale : Les agents agissent de manière indépendante après la définition de l'objectif initial.
Conseils aux développeurs :
- Fixer des objectifs clairs : Commencez par des instructions concises et spécifiques pour que les agents restent concentrés et efficaces.
- Surveiller le comportement : Examinez fréquemment les journaux de sortie pour détecter les boucles ou les hallucinations.
- Utiliser les plugins avec précaution : Étendez les fonctionnalités de manière sélective afin d'éviter les actions involontaires.
7. RASA
Rasa est un framework open-source pour la création de chatbots et d'assistants vocaux intelligents. Il offre une flexibilité et un contrôle inégalés, permettant aux développeurs de créer des agents conversationnels dynamiques et sensibles au contexte.
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Caractéristiques principales:
- NLU avancé: Analyse et interprétation des entrées utilisateur pour extraire avec précision les intentions et les entités.
- Gestion du dialogue: Gérer des conversations complexes, à plusieurs tours, tout en conservant le contexte.
- Pipelines personnalisables: Adaptez les pipelines NLU à des cas d'utilisation spécifiques.
- Flexibilité des sources ouvertes: Personnalisez et intégrez les systèmes existants, en assurant un contrôle total.
Conseils aux développeurs:
- Commencer avec des modèles pré-entraînés: Utiliser les modèles pré-entraînés de Rasa comme base et les adapter aux besoins spécifiques du domaine.
- Adoptez le développement guidé par la conversation (CDD): Améliorez continuellement votre robot en analysant les interactions réelles avec les utilisateurs.
- Utilisez Rasa X pour la collaboration: Partagez des bots avec des testeurs et recueillez des commentaires pour affiner les flux conversationnels.
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Les cadres d'agents d'IA révolutionnent la façon dont les entreprises optimisent les flux de travail, automatisent les tâches et améliorent l'expérience des clients. Prêt à lancer votre flux de travail alimenté par l'IA ? Botpress a tout ce qu'il vous faut pour y parvenir.
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