Développement par Agents LLM
Les architectures basées sur des agents LLM (Large Language Model) représentent une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle, en permettant aux modèles de langage de devenir des entités autonomes capables d’interagir avec leur environnement, de prendre des décisions et d’exécuter des tâches complexes.
Ces architectures introduisent de nouveaux paradigmes en matière de traitement du langage naturel et d’automatisation, en transformant les LLM en agents intelligents capables de collaborer, d’apprendre et de s’adapter à des situations variées.
Les principes des applications Agentic
Autonomie
Les agents LLM sont conçus pour fonctionner avec différents niveaux d’autonomie. Ils peuvent aller de simples exécutants suivant des instructions précises (niveau 0) à des entités hautement autonomes capables de formuler des hypothèses, de planifier et d’exécuter des tâches complexes sans intervention humaine (niveau 3)
Collaboration Multi-Agents
Plusieurs agents spécialisés collaborent pour résoudre des problèmes complexes.
Chaque agent se concentre sur une tâche spécifique, améliorant ainsi l’efficacité globale du système
Modularité
Les systèmes par agents LLM sont souvent organisés en modules distincts, chacun ayant une fonction spécifique, comme la mémoire, la planification, l’action et la gestion du contexte. Cela permet une grande flexibilité dans la conception et l’adaptation des agents à différents environnements et tâches
Mémoire à long terme et contextualisation
Un autre principe fondamental est la gestion de la mémoire à long terme. Contrairement aux modèles de langage traditionnels qui ne conservent que le contexte immédiat d’une conversation ou d’une tâche, les agents LLM sont capables de stocker et de récupérer des informations à long terme. Cela leur permet de maintenir une continuité dans les interactions et d’améliorer leur performance au fil du temps.
Avantages des architectures Agentic
Les architectures basées sur les agents LLM introduisent plusieurs ruptures par rapport aux approches traditionnelles
01
Intéraction avec l'environnement
Les agents LLM interagissent en continu avec leur environnement. Ils perçoivent les informations, prennent des décisions basées sur ces données et exécutent les actions nécessaires pour atteindre leurs objectifs
03
Décomposition des taches complexes
Les architectures LLM agentic fragmentent les problèmes complexes en étapes précises. Chaque sous-tâche est analysée séquentiellement, permettant une résolution méthodique, une allocation optimale des ressources cognitives et une progression structurée vers la solution recherchée.
02
Autonomie et adaptabilité
Les architectures LLM agentic offrent une autonomie dynamique : prise de décision indépendante, adaptation contextuelle, capacité à générer des stratégies originales, apprentissage par interactions et ajustement proactif des approches de résolution de problèmes.
04
Amélioration de la fiabilité
Les architectures LLM agentic renforcent la fiabilité grâce à des mécanismes d'auto-vérification, de validation croisée et de raisonnement itératif, réduisant significativement les erreurs et minimisant les risques d'hallucinations dans les réponses générées.
La vision DEEP-5
Nous concevons des applications Agentic en exploitant des architectures avancées basées sur des modèles de langage de pointe (LLMs) tels que GPT, LLAMA, CLAUDE.
Nos solutions intègrent des pipelines avancés combinant raisonnement contextuel, planification multi-agent et orchestration via des frameworks comme LangChain ou AutoGen.
Grâce à l’implémentation d’APIs, de bases de connaissances vectorielles et de systèmes d'exécution asynchrones, nous développons des agents autonomes hautement scalables, capables d’interagir, d’apprendre et de s’adapter à des environnements métier complexes.
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