Agents autonomes alimentés par LLM : Faire avancer l'IA avec RAG et des techniques avancées

Les grands modèles de langage (LLM) ont révolutionné le domaine de l'intelligence artificielle, étendant leurs capacités au-delà de la génération de texte pour devenir de puissants solveurs de problèmes. Les agents autonomes alimentés par LLM représentent une avancée significative dans l'IA, combinant la compréhension et la génération de langage des LLM avec des capacités de prise de décision et d'exécution de tâches. Cet article explore les composants clés et les techniques utilisées dans la construction de ces systèmes d'IA avancés, en mettant l'accent sur la génération augmentée par récupération (RAG) et d'autres approches à la pointe de la technologie.

Un système d'agent autonome alimenté par LLM se compose de plusieurs composants cruciaux travaillant en harmonie : 1. Noyau LLM : Le 'cerveau' du système, responsable de la compréhension, du raisonnement et de la génération de réponses. 2. Planification des tâches : Mécanismes pour décomposer des tâches complexes en étapes gérables. 3. Mémoire : Systèmes pour stocker et récupérer des informations, à la fois à court et à long terme. 4. Auto-réflexion : Capacités d'évaluation et d'amélioration des performances. 5. Utilisation d'outils : Intégration avec des outils externes et des API pour étendre les fonctionnalités. Chacun de ces composants joue un rôle vital dans la création d'un agent IA polyvalent et efficace capable de s'attaquer à un large éventail de tâches.

La décomposition des tâches est une compétence cruciale pour les agents IA afin de gérer des problèmes complexes. Plusieurs techniques ont été développées pour améliorer cette capacité : 1. Chaîne de pensée (CoT) : Cette technique de suggestion encourage le modèle à 'penser étape par étape', décomposant des tâches complexes en étapes plus petites et plus gérables. 2. Arbre de pensées : Une extension de CoT qui explore plusieurs possibilités de raisonnement à chaque étape, créant une structure arborescente de solutions potentielles. 3. LLM+P : Cette approche utilise un planificateur classique externe pour gérer la planification à long terme, en utilisant le langage de définition de domaine de planification (PDDL) comme interface intermédiaire. Ces techniques permettent aux agents IA de s'attaquer à des tâches de plus en plus complexes en les décomposant systématiquement en composants plus gérables.

L'auto-réflexion est un aspect critique des agents IA, leur permettant de s'améliorer de manière itérative en affinant les décisions passées et en corrigeant les erreurs. Plusieurs cadres ont été développés pour améliorer les capacités d'auto-réflexion : 1. ReAct : Ce cadre intègre le raisonnement et l'action au sein du LLM en étendant l'espace d'action pour inclure à la fois des actions spécifiques aux tâches et la génération de langage. 2. Reflexion : Cette approche dote les agents de mémoire dynamique et de capacités d'auto-réflexion pour améliorer les compétences en raisonnement au fil du temps. 3. Chaîne de rétrospection (CoH) : CoH encourage le modèle à améliorer ses sorties en lui présentant une séquence de sorties passées annotées avec des retours. Ces techniques d'auto-réflexion permettent aux agents IA d'apprendre de leurs expériences et d'améliorer continuellement leurs performances dans diverses tâches.

Des systèmes de mémoire efficaces sont cruciaux pour que les agents IA stockent, récupèrent et utilisent des informations. S'inspirant de la mémoire humaine, les systèmes IA mettent en œuvre différents types de mémoire : 1. Mémoire sensorielle : Stockage bref d'informations sensorielles, ne durant que quelques secondes. 2. Mémoire à court terme (MCT) ou mémoire de travail : Stockage temporaire pour le traitement actif des informations, avec une capacité limitée. 3. Mémoire à long terme (MLT) : Stockage étendu d'informations sur de longues périodes, subdivisé en mémoire déclarative (explicite) et mémoire procédurale (implicite). Pour mettre en œuvre ces types de mémoire, les systèmes IA utilisent souvent des bases de données de stockage vectoriel avec des capacités de recherche de produit interne maximum (MIPS) rapides. Des algorithmes de voisins les plus proches approximatifs (ANN), tels que HNSW et FAISS, sont couramment utilisés pour optimiser la vitesse de récupération dans ces systèmes.

Équiper les LLM d'outils externes étend considérablement leurs capacités. Plusieurs approches ont été développées pour intégrer l'utilisation d'outils dans les agents IA : 1. MRKL (Raisonnement modulaire, connaissance et langage) : Une architecture neuro-symbolique qui combine les LLM avec des modules 'experts' spécialisés pour des tâches spécifiques. 2. TALM (Modèles de langage augmentés par outils) et Toolformer : Ces approches affinent les modèles de langage pour apprendre à utiliser efficacement les API d'outils externes. 3. Plugins ChatGPT et appel de fonction API OpenAI : Implémentations pratiques de LLM augmentés par outils, permettant l'intégration avec divers outils et API externes. 4. HuggingGPT : Un cadre qui utilise ChatGPT comme planificateur de tâches pour sélectionner et utiliser des modèles disponibles sur la plateforme HuggingFace. En intégrant des outils et des API externes, les agents IA peuvent surmonter leurs limitations inhérentes et s'attaquer à un plus large éventail de tâches de manière plus efficace.

Alors que le domaine des agents IA continue d'évoluer, les chercheurs développent des architectures plus sophistiquées pour créer des systèmes plus capables et polyvalents : 1. Distillation d'algorithmes (AD) : Cette approche applique le concept de présentation d'une histoire de sorties améliorées séquentiellement aux trajectoires inter-épisoques dans les tâches d'apprentissage par renforcement. 2. Agents multi-modaux : Combinaison de modèles de langage avec d'autres modalités d'IA, telles que la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale, pour créer des systèmes d'IA plus complets. 3. Structures d'agents hiérarchiques : Développement de systèmes avec plusieurs agents spécialisés travaillant ensemble sous la coordination d'un agent de niveau supérieur. 4. Agents d'apprentissage continu : Création de systèmes IA capables d'apprendre et de s'adapter en continu à de nouvelles tâches et environnements sans oublier les connaissances acquises précédemment. Ces architectures avancées représentent l'avant-garde du développement des agents IA, repoussant les limites de ce qui est possible dans les systèmes d'IA autonomes.