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EspaceDéveloppement / Agent / MultiAgent / Aperçu
Aperçu
Dernière mise à jour：5 months ago

Aperçu

MultiAgent est un puissant système multi-agent conçu pour coordonner plusieurs agents travaillant ensemble afin d'accomplir des tâches complexes. Le processus de création et de configuration de MultiAgent est simplifié et efficace, utilisant une approche Planificateur-Exécuteur-Évaluateur pour l'exécution des tâches. Les organisations peuvent personnaliser leurs équipes d'agents IA en fonction de différents scénarios métier, améliorant considérablement l'efficacité et la flexibilité des applications IA au sein de l'entreprise. La plateforme propose divers agents IA préconfigurés, notamment AI Coder IDE, Utilisation du Navigateur et Utilisation de l'Ordinateur. Ces agents sont prêts à l'emploi sans configuration complexe.

Le mécanisme de fonctionnement de MultiAgent est le suivant :

flowchart LR

 subgraph P["Planificateur"]
    direction TB
        P1["Clarification de la tâche
        Identifier et clarifier l'intention de l'instruction utilisateur"]
        P2["Planificateur
        Générer une liste de tâches de haute qualité"]
        P3["Action
        Générer dynamiquement une liste d'actions pour les tâches"]
  end
 subgraph R["Exécuteur"]
    direction TB
        T(["Tâche-1"])
        T2(["Tâche-2"])
        T3(["Tâche..."])
    direction LR
        A3["Action1"]
        A4["Action2"]
        A5["Action3"]
        A6["Action4"]
  end
 subgraph Rev["Évaluateur"]
    direction TB
        RV["Normes d'évaluation personnalisées de l'entreprise"]
        D1{"Intervention humaine
        nécessaire ?"}
        D2{"Mise à jour complète de la tâche
        requise ?"}
        D3{"Tâches en attente
        à mettre à jour ?"}
        D4{"Tâche en cours
        à réexécuter ?"}
        End(["Poursuivre l'exécution de la tâche"])
  end
    H2["Prise en main par l'utilisateur humain"]
    H1["L'utilisateur soumet une tâche"]
    P1 --> P2
    P2 --> P3
    P -- Serial --> T & T2 & T3
    T -- Parallel --> A3 & A4
    A6 -- Fin d'exécution de la tâche --> RV
    RV -- Non validé --> D4
    D4 -- N --> D3
    D4 -. Y .-> T
    D3 -. Y .-> P
    D3 -- N --> D2
    D2 -- N --> D1
    D2 -. Y .-> P
    D1 -- Y --> H2
    D1 -- N --> End
    A4 -- Serial --> A5
    A5 -- Serial --> A6
    RV -- Validé --> NT["Démarrer la tâche suivante"]
    H1 -- Soumettre l'instruction de tâche --> P

     H1:::human
     H2:::human
     P1:::planner
     P2:::planner
     P3:::planner
     T:::runner
     T2:::runner
     T3:::runner
     A3:::runner
     A3:::Peach
     A4:::runner
     A4:::Peach
     A5:::runner
     A5:::Peach
     A6:::runner
     A6:::Peach
     RV:::reviewer
     D1:::decision
     D2:::decision
     D3:::decision
     D4:::decision
     End:::reviewer
     NT:::reviewer
    classDef human fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    classDef planner fill:#e8f5e9,stroke:#81c784,stroke-width:2px
    classDef runner fill:#fffde7,stroke:#ffe082,stroke-width:2px
    classDef reviewer fill:#ede7f6,stroke:#b39ddb,stroke-width:2px
    classDef decision fill:#fce4ec,stroke:#ec407a,stroke-width:2px,stroke-dasharray:4 2
    classDef Peach stroke-width:1px, stroke-dasharray:none, stroke:#FBB35A, fill:#FFEFDB, color:#8F632D

Fonctionnalités clés

  • Création d'équipes d'agents IA personnalisées : La plateforme MultiAgent permet aux entreprises d'assembler de manière flexible des équipes d'agents IA selon des besoins métier spécifiques, renforçant ainsi la flexibilité des applications IA au sein des organisations.
  • Agents IA préconfigurés et riches : La plateforme propose divers agents IA intégrés et prêts à l'emploi, tels que AI Coder IDE, Utilisation du Navigateur et Utilisation de l'Ordinateur.
  • Prise en charge multi-scénarios : Offre des rôles d'agents IA couvrant de nombreux domaines, dont le développement, le produit, les tests, les algorithmes, la donnée et le marketing, répondant ainsi aux besoins des différents départements d'entreprise.
  • Large champ d'application : MultiAgent peut être utilisé dans divers scénarios métier tels que la recherche approfondie, l'analyse d'insights de données, la génération de documents d'appel d'offres et la génération de détails de comptes financiers.
  • Efficace et convivial : Une utilisation simple qui améliore considérablement l'efficacité du travail. Par exemple, les utilisateurs peuvent assembler une équipe d'agents d'analyse de données IA en quelques minutes.

Création et configuration

Créer un système MultiAgent est simple, similaire à la configuration d'un agent unique. Les points clés incluent :

  • Paramètres globaux : Par défaut, les paramètres globaux sont réduits. Vous pouvez ici configurer la mémoire, les capacités d'entrée/sortie et d'autres modules tels que la base de connaissances, la base de données, les journaux et les insights, de la même manière que pour un agent unique.
  • Ajout de nœuds : Les utilisateurs peuvent ajouter différents agents sur le canevas MultiAgent en cliquant sur "Ajouter un nœud". Les types d'agents disponibles incluent :
  • Agents préconfigurés : Agents prêts à l'emploi construits par GPTBots avec des capacités prédéfinies, tels que Recherche en ligne et Utilisation du Navigateur.
  • Agents modèles : Agents nécessitant une configuration utilisateur pour définir leur rôle et leurs capacités.
  • Intégration d'agents : Pour constituer une équipe MultiAgent, il suffit de sélectionner les agents souhaités, de les ajouter au canevas et de les relier par des lignes. Cela relie leurs capacités pour une exécution collaborative des tâches.

Présentation des agents

Agent Planificateur

Le "Planificateur" est l'agent central de MultiAgent, chargé de la clarification des besoins, de la planification des tâches, de la génération des tâches d'exécution et de l'évaluation de la qualité d'accomplissement des tâches. Il est recommandé de choisir la version de modèle la plus performante, bien que le choix d'un modèle d'inférence puisse augmenter significativement le temps d'exécution.
Le Planificateur prend en charge des mécanismes de contrôle de tâches personnalisés, tels que l'ajustement dynamique des tâches, les options de prise en main par l'utilisateur et la définition de limites maximales de tentatives pour chaque tâche afin d'éviter une consommation excessive de tokens.
Le Planificateur peut également être configuré avec des capacités de mémoire, d'outils, de base de connaissances et de base de données pour des fonctionnalités avancées.

Agent Utilisation de l'Ordinateur

L'agent Utilisation de l'Ordinateur prend en charge des invites d'identité personnalisées et la configuration de limites maximales d'itérations de tâches pour éviter une consommation excessive de tokens. Il prend aussi en charge la prise en main par l'utilisateur, permettant à un utilisateur humain de prendre le contrôle et d'opérer l'ordinateur à distance lorsque l'agent ne peut pas faire avancer correctement les tâches.
L'agent Utilisation de l'Ordinateur fonctionne dans un environnement Linux isolé et peut utiliser des applications informatiques, des systèmes de fichiers et des commandes système pour accomplir les tâches.

Agent Utilisation du Navigateur

Fonctionne dans un environnement navigateur isolé pour l'exécution de tâches basées sur le navigateur. Nécessite peu de capacités LLM et peut être utilisé indépendamment du support de la reconnaissance d'image par le LLM.

Agent Coder IDE

Accomplit les tâches via la génération de code, s'exécutant dans un environnement CLI isolé. Excelle dans la recherche, l'exécution d'API, la génération de pages web et la création de documentation.

Agent Recherche en ligne

Recherche en ligne possède des capacités autonomes pour récupérer et obtenir le contenu des pages URL, ce qui le rend particulièrement utile dans les scénarios de détection de réseau d'information.

Processus d'exécution

Le processus d'accomplissement des tâches MultiAgent suit les étapes suivantes :

  1. Saisie de la tâche : Les utilisateurs saisissent la description de la tâche et la soumettent. Le Planificateur détermine s'il faut exécuter directement ou demander une clarification.
  2. Génération de la liste des tâches : Une fois les instructions clarifiées, le Planificateur génère une liste de tâches pour confirmation par l'utilisateur avant exécution automatique.
  3. Exécution dynamique : Pendant l'exécution, le Planificateur génère dynamiquement des listes d'actions pour chaque tâche. Après chaque tâche, il évalue la qualité et décide d'ajuster ou de mettre à jour la liste des tâches.
  4. Achèvement de la tâche : Une fois toutes les tâches terminées, MultiAgent résume et fournit les résultats finaux. Les utilisateurs peuvent poser des questions complémentaires pour mettre à jour les résultats si nécessaire.

Bonnes pratiques

  • Description des capacités : Veillez à fournir des descriptions précises et détaillées des capacités de chaque agent pour aider le Planificateur à allouer efficacement les tâches.
  • Optimisation du modèle : Choisissez des modèles pour le Planificateur qui équilibrent performance et rapidité, afin d'éviter les retards dus à un raisonnement excessif.
  • Mécanismes de contrôle : Définissez des limites d'itération appropriées et des options de prise en main par l'utilisateur pour optimiser la consommation de ressources et la fiabilité des tâches.