Construire des Agents IA Personnalisés Prêts pour la Production : Surveillance, Orchestration et Évolutivité pour les Flux de Travail d'Entreprise
Ce tutoriel vous guide à travers la conception et la mise en œuvre d'un cadre d'agents personnalisés basé sur PyTorch et des outils Python clés, allant des modules d'intelligence web et de science des données aux générateurs de code avancés. Nous apprendrons comment encapsuler les fonctionnalités principales dans des classes CustomTool surveillées, orchestrer plusieurs agents avec des invites système sur mesure, et définir des flux de travail de bout en bout automatisant des tâches comme l'analyse de sites web concurrents et les pipelines de traitement de données. Nous démontrerons des exemples concrets, comprenant une logique de réessai, des journaux et des métriques de performance, pour que vous puissiez déployer et faire évoluer ces agents en toute confiance dans l'infrastructure existante de votre organisation.
Nous commençons par installer et importer toutes les bibliothèques principales, y compris PyTorch et Transformers, ainsi que des bibliothèques de manipulation de données comme pandas et NumPy, et des utilitaires comme BeautifulSoup pour le scraping web et scikit-learn pour l'apprentissage automatique. Nous configurons une installation de journalisation standardisée pour capturer les informations et les messages d'erreur, et définissons des constantes globales pour les délais d'expiration des API et les limites de réessai, garantissant ainsi un comportement prévisible de nos outils en production.
Nous définissons une classe ToolResult pour encapsuler le résultat de chaque exécution, qu'elle ait réussi ou non, sa durée, les données retournées et les détails d'erreur en cas d'échec. Notre classe de base CustomTool encapsule ensuite des fonctions individuelles avec une méthode execute unifiée qui suit les comptes d'appels, mesure le temps d'exécution, calcule un temps moyen et enregistre les erreurs. En standardisant les résultats et les métriques de performance de cette manière, nous assurons la cohérence et l'observabilité de toutes nos utilitaires personnalisées.
Nous encapsulons notre logique IA dans une classe CustomAgent qui contient un ensemble d'outils, une invite système et un historique d'exécution, puis achemine chaque tâche entrante vers le bon outil en fonction d'une correspondance de mots-clés simples. Dans la méthode run(), nous enregistrons la tâche, sélectionnons l'outil approprié (intelligence web, analyse de données ou génération de code), l'exécutons et agrégons les résultats dans une réponse standardisée incluant les taux de réussite et les métriques de temps. Cette conception nous permet d'étendre facilement les agents en ajoutant de nouveaux outils et maintient notre orchestration à la fois transparente et mesurable.
Nous encapsulons chaque fonction principale dans un décorateur @performance_monitor pour enregistrer les temps d'exécution et détecter les échecs, puis implémentons trois outils spécialisés : advanced_web_intelligence pour le scraping web complet ou basé sur le sentiment, advanced_data_science_toolkit pour l'analyse statistique et le clustering sur des données CSV ou JSON, et advanced_code_generator pour produire des modèles de code prêts pour la production, en veillant à surveiller les performances et à maintenir la cohérence dans toutes nos utilitaires d'analyse et de génération de code.
Nous initialisons un AgentOrchestrator pour gérer notre suite d'agents IA, enregistrons chaque implémentation CustomTool pour l'intelligence web, la science des données et la génération de code, puis lançons trois agents spécifiques à un domaine : web_analyst, data_scientist et code_architect. Chaque agent est initialisé avec son ensemble d'outils respectif et une invite système claire. Cette configuration nous permet de coordonner et d'exécuter des flux de travail multi-étapes couvrant des domaines d'expertise spécialisés dans un cadre unifié.
Nous définissons deux flux de travail multi-agents clés : competitive_analysis, qui implique notre web analyste pour le scraping et l'analyse d'une URL cible avant de transmettre les insights à notre architecte de code pour générer des scripts de surveillance, et data_pipeline, où notre data scientist effectue des analyses statistiques sur des entrées CSV, puis notre architecte de code génère le code de pipeline ETL correspondant. Ces séquences d'étapes déclaratives nous permettent d'orchestrer des tâches complexes de bout en bout avec un minimum de code passe-partout.
Nous exécutons une suite de démonstrations en production pour valider chaque composant : d'abord, notre web_analyst effectue une analyse complète de site ; ensuite, notre data_scientist traite des statistiques d'échantillons CSV ; puis notre code_architect génère un client API ; et enfin nous orchestrons le flux de travail d'analyse concurrentielle de bout en bout, en capturant les indicateurs de réussite, les sorties et le temps d'exécution pour chaque étape. Nous terminons en récupérant et en affichant l'état global du système de notre orchestrateur, en listant les agents enregistrés, les flux de travail et la taille du cache, puis en parcourant les outils de chaque agent pour afficher les comptes d'appels, les temps d'exécution moyens et les taux d'erreur. Cela nous donne une vue en temps réel des performances et de la fiabilité avant de confirmer que notre cadre d'agents prêt pour la production est complet.
En conclusion, nous avons maintenant un plan pour créer des agents IA spécialisés qui effectuent des analyses complexes et génèrent du code de qualité production, tout en surveillant leur santé d'exécution et leur utilisation des ressources. L'AgentOrchestrator relie tout cela, vous permettant de coordonner des flux de travail multi-étapes et de capturer des insights granulaires sur les performances des agents. Que vous automatisiez la recherche de marché, les tâches ETL ou la génération de clients API, ce cadre offre l'extensibilité, la fiabilité et l'observabilité nécessaires pour des déploiements IA de niveau entreprise. Consultez les Codes. Tout le crédit pour cette recherche revient aux chercheurs de ce projet. N'hésitez pas à nous suivre sur Twitter et à rejoindre notre SubReddit ML de plus de 100k membres et à vous abonner à notre Newsletter. Asif Razzaq est le PDG de Marktechpost Media Inc.. En tant qu'entrepreneur et ingénieur visionnaire, Asif s'engage à exploiter le potentiel de l'Intelligence Artificielle pour le bien social. Son projet le plus récent est le lancement d'une Plateforme Média d'Intelligence Artificielle, Marktechpost, qui se distingue par sa couverture approfondie des nouvelles sur le machine learning et le deep learning, à la fois techniquement solides et facilement compréhensibles par un large public. La plateforme compte plus de 2 millions de vues mensuelles, illustrant sa popularité auprès des audiences.
