AgentGPT Des agents d’IA autonomes dans votre navigateur.

AgentGPT des agents d'IA autonomes dans votre navigateur.

Donnez un nom et un objectif à votre agent d’IA, et observez-le atteindre l’objectif assigné.

AgentGPT web est une plateforme d’IA autonome qui permet aux utilisateurs de créer et de déployer facilement des agents d’IA autonomes personnalisables directement dans le navigateur. Tout ce que vous avez à faire est de fournir un nom et un objectif pour votre agent d’IA, puis de regarder comment il se lance dans une entreprise pour atteindre l’objectif que vous avez assigné. L’agent acquerra de manière autonome des connaissances, prendra des mesures, communiquera et s’adaptera pour accomplir son objectif assigné.

Comment fonctionne AgentGPT ?

AgentGPT fonctionne en enchaînant des modèles de langage, connus sous le nom d’Agents, pour accomplir des objectifs spécifiques. Le processus implique qu’un Agent délibère sur les tâches les plus efficaces pour atteindre un objectif donné, exécute ces tâches, évalue ses performances et génère en continu des tâches supplémentaires.

Remarque: AgentGPT web ne propose que 2 exécutions gratuites. Vous pouvez vous abonner à la version Pro pour accéder à GPT-4, 30 Agents par jour, et aux derniers plugins.

Le visionnaire derrière AgentGPT croit fermement en la démocratisation du potentiel de l’IA, en la rendant accessible à tous et en favorisant une approche communautaire collaborative. C’est précisément pourquoi ils sont très fiers d’être une plateforme open source.

Remarque: Vous pouvez également l’exécuter localement à l’aide de Docker ou le déployer sur le serveur en suivant le guide sur le référentiel GitHub: reworkd/AgentGPT .

Différence entre ChatGPT, AgentGPT et AutoGPT

ChatGPT est un outil incroyablement utile conçu pour fournir des réponses précises et spécifiques à vos questions et faciliter des discussions approfondies. Il va au-delà de simplement répondre aux questions en aidant à soutenir des discussions significatives sur des sujets complexes.

AgentGPT, en revanche, agit comme une plateforme complète pour les agents d’IA autonomes. Vous pouvez donner un objectif à un agent, et il pensera, apprendra et agira de manière indépendante pour atteindre cet objectif.

Les deux projets, AgentGPT et AutoGPT, sont des projets impressionnants centrés sur des agents d’IA autonomes. Cependant, il y a des différences clés. AgentGPT est une plateforme basée sur le Web qui permet de créer et de déployer des agents d’IA directement dans le navigateur. AutoGPT, en revanche, est un outil qui s’exécute localement et qui permet de développer des agents d’IA pour effectuer des tâches sur leurs ordinateurs.

Construction du classificateur d’oiseaux avec AgentGPT

Il suffit de créer un compte sur reworkd.ai et de déployer votre agent en fournissant votre nom et votre objectif.

Dans notre cas, nous avons demandé à AgentGPT de développer une application Web de classification d’images d’oiseaux.

Lors des deux premières exécutions, il a effectué:

  • Recherche et sélection de l’ensemble de données initial
  • Formation du modèle d’apprentissage en profondeur à l’aide de TensorFlow
  • Construction d’une application Web à l’aide d’un framework adapté et déploiement du modèle entraîné
  • Test et optimisation
  • Amélioration de l’interface utilisateur et ajout de fonctionnalités

Les résultats initiaux pourraient ne pas être à la hauteur des attentes; cependant, avec des itérations supplémentaires, il y a un potentiel d’amélioration. Il est possible qu’après environ 5 exécutions, les problèmes de codage dans l’application soient résolus.

Comment améliorer les résultats ?

Les prompts jouent un rôle crucial dans l’alignement dynamique du comportement des modèles de langage avec les objectifs et les tâches actuels de nos agents. Actuellement, la version gratuite d’AgetGPT utilise gpt-3.5-turbo, et il montre que même les plus petits détails dans les prompts influencent considérablement les résultats générés.

Voici ce que vous pouvez faire pour améliorer les résultats :

  1. Précision accrue du modèle avec des exemples : Pour améliorer encore la précision du modèle, vous pouvez fournir un, deux ou même plusieurs exemples avec votre prompt.
  2. Planifier et résoudre (PS) : Une technique basée sur une chaîne de réflexion. En demandant des instructions étape par étape au modèle, il permet une réflexion et des capacités de résolution de problèmes plus précises, conduisant à des résultats améliorés. Pour en savoir plus, consultez les exemples: AGI-Edgerunners/Plan-and-Solve-Prompting .
  3. ReAct : Il s’agit d’un raccourci pour raisonner plus action. ReAct est une puissante technique de prompt qui combine le raisonnement et la génération d’actions en une seule sortie. Cette approche permet au modèle de synchroniser efficacement les pensées avec les actions, ce qui se traduit par des réponses plus cohérentes et pratiques.
  4. Mettre à niveau vers la version Pro ou le déploiement local : Pour des capacités avancées, vous avez la possibilité de passer à la version Pro, qui inclut l’accès à GPT-4. Alternativement, vous pouvez exécuter l’application localement et incorporer une clé API GPT-4 pour tirer parti des fonctionnalités et des performances améliorées du modèle GPT-4.

Commencer

Dans cette section, nous allons apprendre comment configurer et exécuter AgentGPT en local. Pour commencer, suivez les commandes ci-dessous.

git clone https://github.com/reworkd/AgentGPT.git && cd AgentGPT
./setup.sh

Avant de commencer, il est crucial de vérifier que votre environnement est correctement configuré. Pour ce faire, suivez ces étapes:

  • Copiez le fichier .env.example dans le dossier ./next/.
  • Renommez le fichier copié en .env.
  • Passez du temps à mettre à jour les valeurs dans le fichier .env en fonction de vos besoins.

Remarque: Vous pouvez également modifier les paramètres de la base de données (Mysql), du backend (FastAPI) et du frontend (Nextjs).

La construction de l’image Docker est un processus transparent qui devrait fonctionner sans problème. Avant de continuer, assurez-vous d’avoir Docker installé sur votre système.

docker-compose up --build

En exécutant cette commande, vous lancerez la création de conteneurs pour le frontend, le backend et la base de données, créant ainsi un environnement complet pour votre application.

Remarque: Vous pouvez également développer et exécuter AgentGPT sans Docker, et pour cela, vous devez lire la documentation d’AgentGPT.

Feuille de route

AgentGPT est actuellement en phase bêta, et les développeurs travaillent activement sur de nombreuses fonctionnalités passionnantes. Voici un aperçu de ce qui est en cours, juste pour vous donner un avant-goût de ce qui vient!

Fonctionnalités actuelles

  1. Gestion des utilisateurs et authentification: Gérez efficacement les utilisateurs et leur authentification dans le système.
  2. Sauvegarde et partage d’exécution de l’agent: Enregistrez et partagez sans problème les exécutions de l’agent pour assurer la collaboration et le partage des connaissances.
  3. Traductions dynamiques pour plusieurs langues: Permettez des traductions dynamiques pour diverses langues, permettant une communication efficace malgré les barrières linguistiques.
  4. Personnalisation du modèle d’IA: Personnalisez le modèle d’IA selon vos besoins spécifiques, vous permettant de l’adapter à vos exigences uniques.

Fonctionnalités en développement

  1. Capacités de navigation Web avancées
  2. Migration du backend vers Python
  3. Mémoire à long terme avec base de données vectorielle
  4. Dirigeabilité de l’agent
  5. Révision de la documentation

Conclusion

Je crois fermement qu’après l’ère des grands modèles de langage avancés, nous sommes sur le point de voir émerger des agents d’IA autonomes. Ce développement transformateur révolutionnera la façon dont nous abordons le travail et l’achèvement des tâches.

Avec l’avènement d’agents d’IA autonomes, nous n’aurons plus besoin de décrire méticuleusement les étapes à suivre pour atteindre un objectif. Au lieu de cela, en définissant simplement l’objectif et en fournissant un exemple, ces agents s’engageront automatiquement dans la recherche, l’expérimentation et l’exécution pour atteindre le résultat souhaité avec une précision remarquable.

Si vous êtes intéressé à en savoir plus, essayez de lire:

  • Baby AGI: La naissance d’une IA entièrement autonome
  • AutoGPT: Tout ce que vous devez savoir
  • Mojo Lang: Le nouveau langage de programmation
  • LangChain 101: Créez vos propres applications alimentées par GPT

Abid Ali Awan ( @1abidaliawan ) est un professionnel certifié en science des données qui aime construire des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et l’écriture de blogs techniques sur les technologies de l’apprentissage automatique et de la science des données. Abid détient une maîtrise en gestion de la technologie et un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de construire un produit d’IA en utilisant un réseau neuronal graphique pour les étudiants souffrant de maladies mentales.

We will continue to update IPGirl; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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