Pour construire un agent unique avec GPT-4, nous devons d'abord donner à l'agent un ensemble d'outils et de capacités. Nous pouvons le faire en définissant la description, les instructions et l'accès de l'agent à divers outils et assistants.

Les étapes clés sont :

1. Définir la description et les instructions de l'agent. Cela définit le ton et les attentes du comportement de l'agent.
2. Ajouter un stockage et une base de connaissances à l'agent, lui permettant de conserver des informations et de récupérer les connaissances pertinentes.
3. Fournir à l'agent un ensemble d'outils qu'il peut utiliser pour accomplir des tâches, comme accéder aux données Web, exécuter des scripts Python ou générer des rapports.
4. Éventuellement, donner à l'agent une équipe d'assistants dédiés auxquels il peut déléguer des tâches spécifiques, comme un assistant d'analyse de données ou un assistant de recherche.

Une fois ces composants en place, l'agent peut alors interagir avec l'utilisateur, déterminer s'il doit utiliser ses propres capacités, s'appuyer sur un outil ou déléguer une tâche à l'un de ses membres d'équipe. Cela permet à l'agent de relever une grande variété de demandes de manière flexible et efficace.

Le code fourni dans le référentiel montre comment configurer ce type d'agent à l'aide du cadre Fi-data. En personnalisant la description, les outils et les membres de l'équipe de l'agent, vous pouvez créer un assistant IA puissant adapté à vos besoins spécifiques.

Dans cette section, nous allons explorer comment construire une équipe d'agents à l'aide de la nouvelle version du modèle GPT-4. Nous commencerons par créer un agent unique, puis nous l'étendrons avec une équipe d'agents dédiés auxquels des tâches spécifiques peuvent être déléguées.

L'agent principal aura accès à un ensemble d'outils et pourra répondre directement aux questions, utiliser des outils ou déléguer des tâches à ses membres d'équipe. Nous le démontrerons en demandant à l'agent de rédiger un rapport sur l'acquisition IBM-HashiCorp, qu'il délèguera ensuite à son équipe.

L'équipe d'agents comprend :

1. Agent d'analyse de données : Capable d'analyser des données provenant de diverses sources comme les fichiers CSV, Parquet et JSON.
2. Agent Python : Peut écrire et exécuter des scripts Python pour effectuer des tâches spécifiques.
3. Agent de recherche : Génère des rapports de recherche en s'appuyant sur un moteur de recherche puissant.
4. Agent d'investissement : Fournit des recommandations et des analyses d'investissement.

L'agent principal orchestrera le travail de ces agents spécialisés pour accomplir la tâche demandée. Vous pouvez personnaliser et étendre cette équipe d'agents pour répondre à vos besoins spécifiques.

Le code de cette application est disponible dans le dossier cookbook/agents du référentiel Fi-Data. Vous pouvez le forker et le cloner, puis suivre les instructions étape par étape dans le fichier README pour exécuter l'application et explorer le code.

Le code de l'application agent présentée dans la vidéo est disponible dans le dossier cookbook/agents du référentiel Fi-data. Pour accéder et personnaliser l'agent, vous pouvez suivre ces étapes :

1. Forker et cloner le référentiel Fi-data depuis GitHub.
2. Naviguer jusqu'au dossier cookbook/agents dans le référentiel cloné.
3. Ouvrir le code dans l'éditeur de code de votre choix.

Le fichier principal qui définit l'agent est le fichier agent.py. Dans ce fichier, vous pouvez trouver l'implémentation de l'agent, y compris les instructions, les outils et les membres de l'équipe.

Pour exécuter l'application agent, suivez les instructions étape par étape fournies dans le fichier README du référentiel. Cela vous guidera dans le processus de configuration et d'exécution de l'application.

Vous pouvez personnaliser l'agent en modifiant les instructions, en ajoutant ou en supprimant des outils et en configurant les membres de l'équipe pour répondre à vos besoins spécifiques. La vidéo fournit un aperçu détaillé des capacités de l'agent et de la façon d'interagir avec lui, ce qui devrait vous aider à commencer à construire et à étendre l'agent.

Le code agent dans l'exemple fourni démontre un cadre puissant pour construire une équipe d'agents IA qui peuvent collaborer pour résoudre des tâches complexes. Examinons les aspects clés du code :

1. Description et instructions de l'agent : L'agent est défini avec une description et un ensemble d'instructions qui décrivent ses capacités et la façon dont il doit interagir avec l'utilisateur. Cela inclut la capacité de déterminer s'il faut utiliser un outil, rechercher dans sa base de connaissances ou demander des précisions.

2. Stockage et base de connaissances : L'agent a accès à un système de stockage persistant pour suivre ses interactions et à une base de connaissances mise en œuvre à l'aide d'une base de données vectorielle pour une récupération efficace des informations pertinentes.

3. Outils et assistants : L'agent est équipé d'un ensemble d'outils, comme la capacité de lire des fichiers, d'effectuer des recherches Web et d'interagir avec des services externes comme les fournisseurs de données financières. De plus, l'agent a une équipe d'assistants spécialisés, notamment un analyste de données, un exécuteur de scripts Python, un assistant de recherche et un conseiller en investissement.

4. Délégation de tâches : Lorsque l'utilisateur demande une tâche que l'agent principal ne peut pas gérer directement, il délègue la tâche à l'assistant approprié de son équipe. Par exemple, lorsqu'on lui demande de rédiger un rapport sur une acquisition, l'agent délègue la tâche à l'assistant de recherche, qui utilise alors les outils et les connaissances fournis pour générer le rapport.

5. Interaction transparente : L'agent est conçu pour interagir avec l'utilisateur de manière naturelle et humaine, en tirant parti des capacités de modèles de langage puissants comme GPT-4. Il peut comprendre les demandes de l'utilisateur, formuler des réponses appropriées et coordonner les efforts de ses membres d'équipe pour fournir des solutions complètes.

6. Extensibilité et personnalisation : Le code est structuré de manière modulaire, permettant une personnalisation et une extension faciles. Les utilisateurs peuvent ajouter de nouveaux outils, assistants et capacités à l'agent selon leurs besoins, en l'adaptant à leurs cas d'utilisation spécifiques.

Ce cadre démontre la puissance de la construction de systèmes IA en tant qu'équipe collaborative d'agents spécialisés, chacun avec ses propres forces et capacités. En déléguant les tâches et en tirant parti des connaissances et des compétences collectives de l'équipe, l'agent principal peut relever une grande variété de problèmes complexes de manière efficace et efficiente.

Le code fourni sert de base solide pour les développeurs intéressés par l'exploration des possibilités des systèmes IA multi-agents et la construction de leurs propres solutions personnalisées.

Pour exécuter l'application agent, suivez ces étapes :

1. Ouvrez le fichier README dans le référentiel. Ce fichier contient des instructions étape par étape sur la façon de configurer et d'exécuter l'application.

2. Assurez-vous d'avoir installé les dépendances nécessaires, telles que Python, Streamlit et les packages Python requis.

3. Naviguez jusqu'au dossier agents dans le référentiel, où se trouve le code de l'agent.

4. Exécutez le fichier agent, comme indiqué dans les instructions du fichier README. Cela démarrera l'application Streamlit et vous permettra d'interagir avec l'agent.

5. Dans l'application Streamlit, vous pouvez poser des questions à l'agent, lui demander d'effectuer des tâches et observer comment il délègue le travail à son équipe d'agents spécialisés.

6. Explorez le code de l'agent pour comprendre comment l'agent principal est défini, comment il interagit avec ses outils et les membres de son équipe, et comment l'ensemble du système est structuré.

7. N'hésitez pas à personnaliser l'agent, à ajouter de nouveaux outils ou membres d'équipe et à expérimenter avec différentes configurations pour répondre à vos besoins spécifiques.

N'oubliez pas que le fichier README dans le référentiel fournit des instructions détaillées et des conseils sur l'exécution de l'application agent. Référez-vous-y attentivement pour assurer une configuration et une exécution en douceur.

La vidéo a fourni un aperçu complet de la construction d'une équipe d'agents IA à l'aide du modèle GPT-4 et du cadre Fi-data. Les points clés sont :

• L'agent conducteur principal est un assistant IA puissant avec accès à divers outils et une équipe d'agents dédiés.
• L'agent conducteur peut répondre directement aux questions, utiliser des outils et déléguer des tâches à ses membres d'équipe.
• L'équipe comprend des agents pour des tâches spécifiques comme l'analyse de données, la programmation Python, la recherche et l'analyse des investissements.
• Les agents travaillent ensemble pour résoudre des problèmes complexes, l'agent conducteur orchestrant la collaboration.
• Le code de cette application est disponible dans le référentiel Fi-data, et le spectateur est encouragé à l'explorer et à le personnaliser davantage.
• La vidéo souligne l'importance de soutenir le projet Fi-data en mettant une étoile à son référentiel GitHub et en suivant le créateur sur diverses plateformes.

Dans l'ensemble, cette vidéo met en avant les capacités du cadre Fi-data dans la construction de systèmes IA avancés avec des agents collaboratifs, démontrant le potentiel de cette technologie pour diverses applications.