𝗟𝗔 𝗙𝗨𝗧𝗨𝗥𝗘 𝗗𝗘 𝗟’𝗜𝗔 𝗡𝗘 𝗦𝗘𝗥𝗔 𝗣𝗔𝗦 𝗨𝗡 𝗦𝗘𝗨𝗟 𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧 𝗤𝗨𝗜 𝗦’𝗘𝗡 𝗖𝗛𝗔𝗥𝗚𝗘 𝗗𝗘 𝗧𝗢𝗨𝗧.
𝗘𝗟𝗟𝗘 𝗣𝗘𝗨𝗧 𝗘̂𝗧𝗥𝗘 𝗨𝗡𝗘 𝗦𝗧𝗥𝗔𝗧𝗘𝗚𝗜𝗘 𝗗’𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗦 𝗠𝗨𝗟𝗧𝗜𝗣𝗟𝗘𝗦 𝗗𝗘́𝗖𝗢𝗡𝗙𝗜𝗚𝗨𝗥𝗘́𝗘 𝗣𝗢𝗨𝗥 𝗧𝗥𝗔𝗩𝗔𝗜𝗟𝗟𝗘𝗥 𝗘𝗡𝗦𝗘𝗠𝗕𝗟𝗘.
Nous avons déjà vu l’IA dépasser le simple chatbot.
Le prochain défi, c’est la coordination.
Un agent peut être très bon pour la recherche.
Un autre peut se spécialiser dans le codage.
Un autre peut gérer la planification.
Un autre peut interagir avec des outils externes.
Un autre peut gérer un workflow spécifique.
Au lieu de forcer un seul modèle à assumer chaque responsabilité, une architecture multi-agents peut diviser les problèmes complexes en tâches spécialisées et coordonner les agents impliqués.
C’est l’idée derrière l’architecture du système Multi-Agent d’AINFT.
La partie intéressante n’est pas seulement de créer davantage d’agents IA.
Il s’agit de créer un environnement où ces agents peuvent travailler ensemble.
␥ Des composants modulaires peuvent être combinés et étendus
␥ Des API peuvent connecter modèles, outils, bases de données et workflows
␥ AgentChat permet la communication et le partage du contexte entre les agents
␥ Des agents spécialisés peuvent être coordonnés autour de tâches plus vastes
␥ Des extensions et intégrations permettent aux développeurs de personnaliser leurs systèmes
Cela crée un modèle de développement fondamentalement différent.
Au lieu de :
𝗨𝗡 𝗠𝗢𝗗𝗘̀𝗟𝗘 → 𝗨𝗡𝗘 𝗦𝗘𝗨𝗟𝗘 𝗧𝗔̂𝗖𝗛𝗘
Vous pouvez commencer à penser en termes de :
𝗠𝗨𝗟𝗧𝗜𝗣𝗟𝗘𝗦 𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗦 → 𝗨𝗡 𝗥𝗘̀𝗦𝗨𝗟𝗧𝗔𝗧 𝗖𝗢𝗠𝗣𝗟𝗘𝗫𝗘
Et cette distinction devient de plus en plus importante à mesure que les systèmes d’IA deviennent plus performants.
Les problèmes du monde réel ne s’intègrent que rarement dans une seule tâche.
La recherche peut nécessiter plusieurs sources.
Le développement logiciel peut impliquer la planification, le codage, les tests et le débogage.
Les workflows d’entreprise peuvent exiger une analyse, une prise de décision, une exécution et un suivi.
@justinsuntron
#TRONEcoStar @TRON DAO
𝗘𝗟𝗟𝗘 𝗣𝗘𝗨𝗧 𝗘̂𝗧𝗥𝗘 𝗨𝗡𝗘 𝗦𝗧𝗥𝗔𝗧𝗘𝗚𝗜𝗘 𝗗’𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗦 𝗠𝗨𝗟𝗧𝗜𝗣𝗟𝗘𝗦 𝗗𝗘́𝗖𝗢𝗡𝗙𝗜𝗚𝗨𝗥𝗘́𝗘 𝗣𝗢𝗨𝗥 𝗧𝗥𝗔𝗩𝗔𝗜𝗟𝗟𝗘𝗥 𝗘𝗡𝗦𝗘𝗠𝗕𝗟𝗘.
Nous avons déjà vu l’IA dépasser le simple chatbot.
Le prochain défi, c’est la coordination.
Un agent peut être très bon pour la recherche.
Un autre peut se spécialiser dans le codage.
Un autre peut gérer la planification.
Un autre peut interagir avec des outils externes.
Un autre peut gérer un workflow spécifique.
Au lieu de forcer un seul modèle à assumer chaque responsabilité, une architecture multi-agents peut diviser les problèmes complexes en tâches spécialisées et coordonner les agents impliqués.
C’est l’idée derrière l’architecture du système Multi-Agent d’AINFT.
La partie intéressante n’est pas seulement de créer davantage d’agents IA.
Il s’agit de créer un environnement où ces agents peuvent travailler ensemble.
␥ Des composants modulaires peuvent être combinés et étendus
␥ Des API peuvent connecter modèles, outils, bases de données et workflows
␥ AgentChat permet la communication et le partage du contexte entre les agents
␥ Des agents spécialisés peuvent être coordonnés autour de tâches plus vastes
␥ Des extensions et intégrations permettent aux développeurs de personnaliser leurs systèmes
Cela crée un modèle de développement fondamentalement différent.
Au lieu de :
𝗨𝗡 𝗠𝗢𝗗𝗘̀𝗟𝗘 → 𝗨𝗡𝗘 𝗦𝗘𝗨𝗟𝗘 𝗧𝗔̂𝗖𝗛𝗘
Vous pouvez commencer à penser en termes de :
𝗠𝗨𝗟𝗧𝗜𝗣𝗟𝗘𝗦 𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗦 → 𝗨𝗡 𝗥𝗘̀𝗦𝗨𝗟𝗧𝗔𝗧 𝗖𝗢𝗠𝗣𝗟𝗘𝗫𝗘
Et cette distinction devient de plus en plus importante à mesure que les systèmes d’IA deviennent plus performants.
Les problèmes du monde réel ne s’intègrent que rarement dans une seule tâche.
La recherche peut nécessiter plusieurs sources.
Le développement logiciel peut impliquer la planification, le codage, les tests et le débogage.
Les workflows d’entreprise peuvent exiger une analyse, une prise de décision, une exécution et un suivi.
@justinsuntron
#TRONEcoStar @TRON DAO