AI Agent

Les AI Agents sont des systèmes intelligents et autonomes alimentés par de grands modèles de langage (LLM), conçus pour effectuer des tâches auto-dirigées afin d\'atteindre les objectifs spécifiques que vous définissez. Contrairement aux automatisations traditionnelles basées sur des règles, un AI Agent peut exploiter de manière dynamique une combinaison d\'outils pour naviguer dans des flux de travail complexes et même collaborer avec d\'autres agents.

Les AI Agents offrent un moyen puissant d\'automatiser des activités commerciales complexes qui sont difficiles ou impossibles à traiter avec l\'automatisation traditionnelle basée sur des règles. Ils apportent une capacité d\'adaptation et une intelligence à vos processus, ce qui conduit à une efficacité accrue et à de meilleurs résultats.

Les AI Agents sont idéaux pour les scénarios nécessitant une automatisation dynamique et axée sur les objectifs, qui va au-delà des processus simples basés sur des règles. Envisagez d\'utiliser les AI Agents lorsque votre entreprise doit :

  • automatiser des flux de travail complexes et multipartites faisant intervenir divers systèmes et points de décision.
  • améliorer le fonctionnement du service client en traitant diverses demandes, en recherchant des informations et en faisant remonter les cas complexes.
  • mettre en œuvre des solutions qui nécessitent capacité d\'adaptation et raisonnement, telles que l\'analyse de données, la génération de contenu ou l\'optimisation des processus où les étapes exactes peuvent ne pas être connues à l\'avance.
  • exiger une supervision et une intervention humaines à des points critiques, tout en bénéficiant de l\'efficacité de l\'automatisation.

Principaux avantages

Autonomie axée sur les objectifs
Les AI Agents travaillent de manière autonome vers des objectifs définis par l\'utilisateur, libérant ainsi les ressources humaines des tâches répétitives ou à plusieurs étapes.
Exécution adaptative
Les agents accèdent à une combinaison d\'outils et de sous-agents pour réagir de manière dynamique à leur environnement. Cela signifie qu\'ils peuvent ajuster leur approche en fonction de la situation spécifique, ce qui conduit à des résultats plus efficaces.
Engagement interactif
Les AI Agents peuvent effectuer des tâches en plusieurs étapes, demander des clarifications si nécessaire, faire appel à une intervention humaine pour des problèmes complexes et valider les résultats afin d\'assurer leur exactitude.

Composants

Un AI Agent fonctionne en interprétant les objectifs définis par l\'utilisateur, puis en déterminant de manière autonome la meilleure séquence d\'actions pour les atteindre. Ils exploitent un LLM sous-jacent pour le raisonnement et peuvent accéder à un ensemble diversifié d\'outils et de données.

AI Agent

Pour les développeurs professionnels, notre infrastructure fournit :

  • Gestion des outils : sélectionnez, configurez et remplacez les comportements des outils pour un contrôle précis.
  • Gestion avancée des invites : des invites structurées et modifiables garantissent un alignement clair des tâches.
  • Gestion des variables : variables d\'entrée/sortie flexibles avec typage et options personnalisées.
  • Réflexion : fonctionnalités intégrées pour améliorer le raisonnement de l\'agent.
  • Collaboration avec un humain (HITL, Human in the loop) : intégration facile de la supervision humaine pour le contrôle de qualité.
  • Processus durables : les agents conservent la mémoire et l\'état sur de longues périodes.
  • Essai et débogage : des outils robustes et des journaux détaillés garantissent une validation et un dépannage efficaces.
  • Sécurité et garde-fous : des dispositifs de sécurité intégrés préviennent les problèmes tels que les boucles infinies et garantissent la conformité, ainsi qu\'une journalisation complète pour l\'audit.

Génération et optimisation des invites

L\'invite est cruciale pour guider le comportement de l\'AI Agent.

  • Générez une invite pour votre agent - Fenêtre contextuelle : (fonctionnalité disponible uniquement dans le cloud) : Ce paramètre facultatif aide les utilisateurs à créer des invites efficaces en proposant une approche structurée.
  • Structure : cette structure fondamentale aide le modèle de langage (LM) sous-jacent à comprendre et à réagir correctement.
    • Rôle : définit la personnalité et l\'expertise de l\'agent (par exemple, « Vous êtes un expert du service client »)
    • Objectif : indique l\'objectif général que l\'agent doit atteindre (par exemple, « Résoudre efficacement les demandes des clients »).
    • Plan d\'action : décrit les étapes ou stratégies générales que l\'agent doit suivre pour atteindre son objectif.
  • Générer vs. Optimiser :
    • Générer : crée une toute nouvelle invite basée sur votre saisie initiale.
    • Optimiser : réorganise le rôle, l\'objectif et le plan d\'action d\'une invite existante afin de les aligner sur les meilleures pratiques, améliorant ainsi la clarté et l\'efficacité pour le LM. Prend en compte les éléments de l\'invite existante, les détails de l\'outil et d\'autres aspects de la configuration de votre AI Agent.

Intégration d\'outils

Les AI Agents tirent leur puissance de leur capacité à interagir avec des systèmes externes et à effectuer des actions.

  • Outils pour des tâches spécifiques : les AI Agents utilisent des outils pour effectuer des tâches spécifiques, et la plateforme est conçue pour considérer pratiquement chaque réponse comme une interaction potentielle avec un outil.
  • Outils disponibles : les agents ont accès à un large éventail d\'outils, notamment :
    • API Tasks: pour interagir avec des automatisations basées sur une API externe.
    • Bots: pour exploiter les fonctionnalités de bot existantes.
    • Processus : pour déclencher et gérer des flux de travail prédéfinis.
    • Autres agents : pour permettre la collaboration multi-agent et les flux de travail complexes.
    • Formulaires : pour la collecte de données ou les points d\'interaction humaine.
  • Convention de dénomination des outils : le nom d\'un outil correspond directement au nom de son fichier associé dans le référentiel.
  • Prise en charge de variable : Si une automatisation utilisée comme outil possède des types de variables non pris en charge, l\'automatisation peut toujours être utilisée, mais il ne sera pas possible de saisir de valeurs pour ces variables et il n\'y aura pas de résultats pour celles-ci.