- Les cadres d'agents LLM simplifient la construction d'agents d'intelligence artificielle en gérant la mémoire, la prise de décision et les intégrations d'outils, évitant ainsi aux développeurs d'écrire un code complexe à partir de zéro.
- Les cadres diffèrent par leur orientation, de sorte que le choix du bon cadre dépend de votre cas d'utilisation spécifique et de vos besoins techniques.
- Les cadres d'agents LLM permettent aux agents d'intelligence artificielle de se connecter à des systèmes externes et à des bases de connaissances, ce qui leur permet d'automatiser des tâches, de récupérer des informations et de générer des réponses tenant compte du contexte.
- L'avenir des agents LLM s'oriente vers l'orchestration de plusieurs agents spécialisés travaillant ensemble, rationalisant des tâches complexes dans différentes fonctions de l'entreprise.
Les grands modèles de langageLLMs ont rendu les agents d'IA plus intelligents, mais la gestion de leur logique, de leurs flux de travail et de leurs intégrations constitue un défi. C'est là qu'interviennent les frameworks d'agentsLLM , qui fournissent la structure nécessaire pour construire, déployer et mettre à l'échelle l'automatisation alimentée par l'IA.
Les différents cadres résolvent des problèmes différents : certains simplifient l'automatisation du flux de travail, d'autres se concentrent sur la collaboration multi-agents et d'autres encore donnent aux développeurs un contrôle total sur la logique de l'agent.
Ce guide classe les structures d'agents LLM en fonction de leurs fonctionnalités et de leurs cas d'utilisation, afin de vous aider à déterminer la solution la mieux adaptée à vos besoins.
Qu'est-ce qu'un cadre d'agent LLM ?
Un cadre d'agent LLM agit comme un hub contrôle de l'IA, gérant la mémoire, la prise de décision et l'intégration des outils, éliminant ainsi le besoin d'un codage manuel extensif.
Ces cadres offrent des modules prêts à l'emploi pour la mémoire, l'intégration d'outils et l'automatisation du flux de travail, réduisant ainsi la nécessité d'un codage complexe.
Les frameworks d'agents LLM permettent une automatisation pilotée par l'IA dans différents domaines. Ils améliorent le support client avec les chatbots, stimulent les ventes et la génération de leads grâce à l'IA, et rationalisent l'automatisation des flux de travail en réduisant les efforts manuels.
Ces cadres facilitent également la récupération des connaissances, aidant l'IA à remonter à la surface des données pertinentes, à contribuer aux opérations internes en agissant comme des assistants intelligents de l'IA, et à piloter l'automatisation industrielle dans les secteurs de la fabrication et de la logistique.
Comment choisir le cadre d'un agent LLM
Le choix du bon cadre de travail pour les agents LLM dépend de l'équilibre entre la flexibilité, la facilité d'utilisation et les capacités d'intégration. Le meilleur cadre pour vous dépendra des facteurs suivants :
En fin de compte, votre décision doit être guidée par la complexité de votre projet, les exigences de performance et la maintenabilité à long terme.
Les 6 meilleurs cadres d'agents LLM
Tous les cadres d'agents LLM ne sont pas créés de la même manière. Certains excellent dans l'automatisation des chatbots, tandis que d'autres se spécialisent dans la collaboration multi-agents ou les flux de travail d'IA personnalisés. Utilisez ce guide pour comparer vos options :
1. LangChain
LangChain est un framework open-source très flexible, connu pour son approche modulaire du développement d'applications LLM . Il est particulièrement apprécié des développeurs qui ont besoin d'un contrôle fin sur les flux de travail de leurs agents d'intelligence artificielle.
Caractéristiques principales
- Agnosticisme du modèle : Fonctionne avec GPT, Claude, Llama et d'autres modèles.
- Chaînes et agents : Prise en charge d'invites à plusieurs étapes et d'agents d'intelligence artificielle entièrement autonomes.
- Intégration des bases de données vectorielles : Compatible avec Pinecone, FAISS, Weaviate, etc.
- Communauté active : Large base de contributeurs avec des tutoriels et des projets d'exemple.
Tarification
- Source ouverte : Pas de coûts de licence initiaux.
2. Index des lamas
LlamaIndex offre des capacités spécialisées d'indexation et de récupération de données pour les applications LLM. Il aide à "nourrir" vos agents d'intelligence artificielle de morceaux de données pertinents, permettant ainsi des réponses plus précises et adaptées au contexte.
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Caractéristiques principales
- Pipelines d'indexation robustes : Segmenter et intégrer efficacement de grandes collections de textes.
- Méthodes de recherche multiples : Inclut les index de type "chunking", "embedding-based" et hiérarchique.
- Stockage enfichable : S'intègre aux fichiers locaux, au stockage en nuage ou aux bases de données vectorielles.
- Requête à la manière d'un agent : Permet aux LLMs extraire de manière autonome les données les plus pertinentes.
Tarification
- Open Source : Utilisation gratuite dans des projets personnels et commerciaux.
3. AutoGen
AutoGen est un outil d'automatisation du flux de travail qui s'appuie sur de grands modèles de langage et qui vise à minimiser la complexité du codage. Il excelle dans la création de pipelines rapides en plusieurs étapes et de processus simples pilotés par l'IA.
Caractéristiques principales
- Enchaînement d'invites : Liez facilement des invites consécutives pour un raisonnement plus approfondi et progressif.
- Configuration en code réduit : YAML ou script simple pour définir les flux de travail.
- Modèles de flux de travail : Démarrage rapide pour des tâches telles que le résumé, la classification ou les questions-réponses.
- Asynchrone et évolutif : Gère efficacement les tâches simultanées et les charges de travail à grande échelle.
Tarification
- Open Source : Pas de frais de licence pour l'ensemble des outils de base.
4. Botpress
Botpress est une plateforme avancée d'IA conversationnelle conçue pour simplifier le développement de chatbot et de workflow. Elle combine une interface graphique intuitive avec des options flexibles basées sur le code, attirant à la fois les développeurs novices et experts.
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Caractéristiques principales
- Visual Flow créateur: Créez des chemins de conversation à l'aide d'une interface de type "glisser-déposer".
- IntégrationLLM : Intégration de GPT, Claude, Llama ou d'autres modèles.
- Écosystème de plugins : Étendez les fonctionnalités grâce à des modules d'extension prédéfinis ou personnalisés.
- Analyse et suivi : Suivez l'engagement des utilisateurs, les taux de réussite des conversations, etc.
Tarification
- Paiement au fur et à mesure : Le niveau gratuit comprend 1 bot et jusqu'à 500 messages par mois.
- Plus: 79 $/mois avec des limites d'utilisation plus élevées et des fonctionnalités supplémentaires.
- Équipe : 446 $/mois pour des analyses et une collaboration avancées.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI est une plateforme ML robuste qui permet de créer, de déployer et de mettre à l'échelle des modèles d'IA, y compris des modèles de langage de grande taille, dans Google Cloud. Son intégration poussée avec les services GCP et l'infrastructure gérée en font une solution idéale pour les entreprises.
Caractéristiques principales
- Infrastructure gérée : Évolution sans effort grâce aux services de haute disponibilité de Google.
- Intégration de l'API Gemini : Accès à l'état de l'art des LLMs Google.
- AutoML et Pipelines : Simplifier les processus de formation, de réglage et de déploiement des modèles.
- Écosystème GCP : Connectez-vous directement à BigQuery, Dataflow et à d'autres produits Google Cloud.
Tarification
- Pay-as-You-Go : Basé sur l'utilisation de l'ordinateur, du stockage et de l'API de GCP.
- Accords de niveau de service pour les entreprises : Contrats personnalisés avec assistance spécialisée pour les déploiements à grande échelle.
6. CrewAI
CrewAI se concentre sur l'orchestration de plusieurs agents autonomes qui travaillent en tandem, chacun ayant des tâches spécialisées. En synchronisant des processus parallèles, elle gère des projets complexes qui requièrent différents domaines d'expertise sous un même toit.
Caractéristiques principales
- Collaboration multi-agents : Coordonner plusieurs agents sur des tâches distinctes mais interconnectées.
- Orchestration de flux de travail : Définir de manière visuelle ou programmatique les processus et gérer les transferts de tâches.
- Rôles personnalisables : Adaptez les capacités de chaque agent ou l'accès aux données.
- Bibliothèque d'intégration : Connecteurs rapides pour des services tiers populaires (par exemple, Slack, Trello).
Tarification
- Niveau débutant : Idéal pour les petites équipes ayant des besoins limités en matière de concurrence.
- Plans d'entreprise : Limites de simultanéité plus élevées, intégration premium et support dédié.
Transformer LLMs en agents d'intelligence artificielle exploitables
Les frameworks d'agents LLM rendent l'automatisation de l'IA accessible, que vous construisiez des chatbots, des systèmes multi-agents ou l'automatisation de flux de travail. Le bon framework dépend de vos besoins techniques : certains privilégient la personnalisation, tandis que d'autres se concentrent sur la facilité d'utilisation.
Botpress équilibre flexibilité et simplicité, ce qui en fait un choix solide pour l'automatisation pilotée par l'IA.
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FAQ
1. Quel rôle joue la mémoire dans le comportement des agents LLM ?
La mémoire joue un rôle crucial dans le comportement de l'agent LLM en lui permettant de conserver et de rappeler des interactions ou des décisions antérieures. Cela permet à l'agent de répondre de manière contextuelle à des conversations à plusieurs tours et d'améliorer ses performances dans des tâches qui nécessitent une compréhension à long terme.
2. Quelle est la différence entre un agent LLM et un robot traditionnel basé sur des règles ?
La différence entre un agent LLM et un robot traditionnel basé sur des règles réside dans la flexibilité et le raisonnement : les robots basés sur des règles fonctionnent selon une logique fixe de type "si-alors", tandis que les agents LLM utilisent la compréhension du langage naturel et le raisonnement probabiliste pour interpréter les entrées et générer des réponses tenant compte du contexte.
3. En quoi les cadres d'agents LLM diffèrent-ils des plates-formes générales de développement de l'IA ?
Les cadres d'agents LLM sont spécifiquement conçus pour construire des agents qui interagissent par le biais du langage, et offrent des outils tels que la gestion de la mémoire et l'orchestration du raisonnement en plusieurs étapes. En revanche, les plateformes générales de développement de l'IA sont plus larges et se concentrent sur des éléments tels que l'analyse prédictive.
4. Dois-je savoir coder pour utiliser efficacement les cadres d'agents LLM ?
Vous n'avez pas besoin de savoir coder pour utiliser les agents LLM si vous choisissez une plateforme sans code ou à faible code comme Botpress. Cependant, certains frameworks (par exemple LangChain ou Autogen) requièrent des connaissances en programmation, surtout si vous construisez une logique personnalisée ou des intégrations complexes.
5. Quelles sont les tendances en matière d'agents LLM auxquelles je devrais m'attendre au cours des deux prochaines années ?
Au cours des deux prochaines années, les agents LLM devraient être dotés de systèmes de mémoire plus puissants, d'une plus grande autonomie dans la réalisation des objectifs, d'une meilleure coordination entre plusieurs agents et d'une intégration plus étroite avec les API d'entreprise et les sources de connaissances pour l'exécution des tâches dans le monde réel.
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