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Infrastructure de l’agent de noyau sémantique

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Les fonctionnalités à agent unique, telles que ChatCompletionAgent et OpenAIAssistantAgent, se trouvent dans la phase candidate de publication. Ces fonctionnalités sont presque complètes et généralement stables, bien qu’elles puissent subir des améliorations mineures ou des optimisations avant d’atteindre une disponibilité générale complète. Toutefois, les modèles de conversation de l’agent sont toujours à l’étape expérimentale. Ces modèles sont en cours de développement actif et peuvent changer considérablement avant de passer à la phase bêta ou à celle de candidat à la sortie.

Le cadre d'agents du noyau sémantique fournit une plateforme au sein de l'éco-système du noyau sémantique, permettant la création d’agents IA et la possibilité d’incorporer des schémas agentiques dans n’importe quelle application basée sur les mêmes modèles et fonctionnalités qui existent dans le cadre de base du noyau sémantique.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Un agent IA est une entité logicielle conçue pour effectuer des tâches de manière autonome ou semi-autonome en recevant des entrées, en traitant des informations et en effectuant des actions pour atteindre des objectifs spécifiques.

Les agents peuvent envoyer et recevoir des messages, générer des réponses à l’aide d’une combinaison de modèles, d’outils, d’entrées humaines ou d’autres composants personnalisables.

Les agents sont conçus pour fonctionner en collaboration, ce qui permet aux flux de travail complexes d’interagir entre eux. Le Agent Framework permet de créer des agents simples et sophistiqués, d’améliorer la modularité et la facilité de maintenance

Quels problèmes les agents IA résolvent-ils ?

Les agents IA offrent plusieurs avantages pour le développement d’applications, en particulier en permettant la création de composants IA modulaires capables de collaborer pour réduire l’intervention manuelle dans des tâches complexes. Les agents IA peuvent fonctionner de manière autonome ou semi-autonome, ce qui les rend puissants pour une gamme d’applications.

Voici quelques-uns des principaux avantages :

  • Composants modulaires : permet aux développeurs de définir différents types d’agents pour des tâches spécifiques (par exemple, la récupération de données, l’interaction d’API ou le traitement en langage naturel). Cela facilite l’adaptation de l’application à mesure que les exigences évoluent ou que de nouvelles technologies émergent.

  • Collaboration : plusieurs agents peuvent « collaborer » sur des tâches. Par exemple, un agent peut gérer la collecte de données tandis qu’un autre l’analyse et un autre utilise les résultats pour prendre des décisions, créant un système plus sophistiqué avec intelligence distribuée.

  • Collaboration entre humains et agents : Les interactions humain-dans-la-boucle permettent aux agents de travailler avec les humains pour améliorer les processus décisionnels. Par exemple, les agents peuvent préparer des analyses de données que les humains peuvent examiner et ajuster, ce qui améliore la productivité.

  • Orchestration des processus : les agents peuvent coordonner différentes tâches entre les systèmes, les outils et les API, ce qui permet d’automatiser des processus de bout en bout tels que les déploiements d’applications, l’orchestration cloud ou même les processus créatifs tels que l’écriture et la conception.

Quand utiliser un agent IA ?

L’utilisation d’une infrastructure d’agent pour le développement d’applications offre des avantages particulièrement bénéfiques pour certains types d’applications. Bien que les modèles IA traditionnels soient souvent utilisés comme outils pour effectuer des tâches spécifiques (par exemple, classification, prédiction ou reconnaissance), les agents introduisent plus d’autonomie, de flexibilité et d’interactivité dans le processus de développement.

  • Autonomie et prise de décision : si votre application nécessite des entités qui peuvent prendre des décisions indépendantes et s’adapter aux conditions changeantes (par exemple, systèmes robotiques, véhicules autonomes, environnements intelligents), une infrastructure d’agent est préférable.

  • Collaboration multi-agent : si votre application implique des systèmes complexes qui nécessitent plusieurs composants indépendants pour travailler ensemble (par exemple, gestion de la chaîne logistique, informatique distribuée ou robotique swarm), les agents fournissent des mécanismes intégrés pour la coordination et la communication.

  • Interactif et orienté objectif : si votre application implique un comportement piloté par l’objectif (par exemple, effectuer des tâches de manière autonome ou interagir avec les utilisateurs pour atteindre des objectifs spécifiques), les infrastructures basées sur des agents sont un meilleur choix. Par exemple, les assistants virtuels, l’IA de jeu et les planificateurs de tâches.

Comment installer le cadre d'agent de noyau sémantique ?

L’installation du Kit de développement logiciel (SDK) Agent Framework est spécifique au canal de distribution associé à votre langage de programmation.

Pour le Kit de développement logiciel (SDK) .NET, plusieurs packages NuGet sont disponibles.

Remarque : L’SDK du noyau sémantique principal est requis en plus des packages d’agent.

Package Description
Microsoft.SemanticKernel Il contient les bibliothèques de noyau sémantique principal pour commencer à utiliser le Agent Framework. Cette opération doit être explicitement référencée par votre application.
Microsoft.SemanticKernel.Agents.Abstractions Définit les abstractions de l’agent principal pour la Agent Framework. En règle générale, il n'est pas nécessaire d'être précisé, car il est inclus dans les deux packages Microsoft.SemanticKernel.Agents.Core et Microsoft.SemanticKernel.Agents.OpenAI.
Microsoft.SemanticKernel.Agents.Core Inclut les classes ChatCompletionAgent et AgentGroupChat.
Microsoft.SemanticKernel.Agents.OpenAI Permet d’utiliser l’API de l’Assistant OpenAI via le OpenAIAssistantAgent.
Module Description
semantic-kernel.agents Il s'agit de la bibliothèque sémantique du noyau pour bien démarrer avec la Agent Framework. Cette opération doit être explicitement référencée par votre application. Ce module contient les classes ChatCompletionAgent et AgentGroupChat, ainsi que la possibilité d’utiliser l’API de l’Assistant OpenAI via le OpenAIAssistantAgent ou AzureOpenAssistant.

Les agents sont actuellement indisponibles en Java.

Architecture de l’agent