Le développement et le déploiement d’applications agentiques d’IA générative nécessitent une combinaison de frameworks, plateformes, outils d’orchestration, et infrastructures cloud. Voici une sélection des outils les plus pertinents pour créer ce type d'application.

Frameworks et bibliothèques spécialisées

Ces outils facilitent la gestion des agents, l'orchestration des tâches et l'interfaçage avec des LLMs. Ceux-ci sont parfois exploitables dans de multiples environnements et disponibles à partir de langages différents, le plus souvent bien évidemment en Python mais aussi en Typescript/Javascript. 

LangChain

• Description : projet Open Source de type framework pour construire des chaînes de raisonnement et de traitement avec des modèles LLM.
• Objectif : Permet de créer des agents capables d'utiliser des outils, d'interagir avec des bases de données, et de planifier des tâches.
• Fonctionnalités clés :
  • Gestion des prompts et des chaînes de traitement.
  • Mémoire contextuelle.
  • Intégration avec des APIs et bases de données.
  • Support des outils externes et exécutions multi-agents.
• Site : https://www.langchain.com/

LlamaIndex (ex-GPT Index)

• Description : projet Open Source de type Framework optimisé pour connecter les LLMs avec des sources de données externes (bases de données, documents, APIs).
• Objectif : Crucial pour les agents capables de récupérer et traiter des informations dynamiques.
• Fonctionnalités clés :
  • Indexation avancée pour la recherche contextuelle.
  • Intégration avec des moteurs de vectorisation (Pinecone, Weaviate, …).
  • Construction de requêtes optimisées pour le RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Site : https://www.llamaindex.ai/

AutoGen (Microsoft)

• Description : Framework open-source conçu pour gérer plusieurs agents interagissant entre eux.
• Objectif : Idéal pour les applications où plusieurs agents collaborent pour résoudre un problème.
• Fonctionnalités clés :
  • Création d’agents spécialisés.
  • Communication entre agents avec une logique définie.
  • Optimisé pour GPT-4, Claude, et d'autres modèles LLM.
• Repo GitHub : https://github.com/microsoft/autogen

 CrewAI

• Description : Outil basé sur LangChain permettant de coordonner plusieurs agents IA avec des rôles distincts.
• Objectif : Simplifie la création d’agents aux missions spécifiques, capables de coopérer pour atteindre un objectif global.
• Fonctionnalités clés :
  • Définition de rôles et responsabilités pour chaque agent.
  • Gestion d’équipes IA multi-agents.
  • Exécution d'actions collaboratives et planification de tâches.
• Repo GitHub : https://github.com/joaomdmoura/crewAI

 Outils de vectorisation et stockage des connaissances

Les agents d’IA ont besoin de stocker et récupérer des informations efficacement. Ces outils permettent de créer des bases de données vectorielles pour stocker et rechercher des connaissances.

Pinecone

• Description : Base de données vectorielle permettant un stockage efficace des embeddings pour la recherche sémantique.
• Objectif : Essentiel pour les agents utilisant du RAG.
• Alternative : Weaviate, ChromaDB, FAISS.
• Site : https://www.pinecone.io/

Weaviate

• Description : Moteur de recherche vectoriel open-source avec prise en charge de GraphQL et des modèles ML intégrés.
• Objectif : Utile pour les applications d'IA nécessitant une récupération rapide d’informations.
• Site : https://weaviate.io/

Faiss

• Description : Bibliothèque open-source développée par Facebook AI pour la recherche de similarité et l’indexation vectorielle.
• Objectif : Optimisée pour gérer des millions d’embeddings et effectuer des recherches ultra-rapides sur de grands ensembles de données.
• Fonctionnalités clés :
  • Indexation haute performance avec support GPU
  • Recherche approximative rapide (ANN)
  • Optimisé pour les grandes bases de données vectorielles
• Repo GitHub : https://github.com/facebookresearch/faiss

ChromaDB

• Description : Base de données vectorielle open-source axée sur la simplicité et l'intégration native avec les LLMs.
• Objectif : Fournir un stockage persistant et efficace pour les embeddings avec une API intuitive.
• Fonctionnalités clés :
  • Stockage local et distant des embeddings
  • Recherche optimisée pour les agents utilisant RAG
  • Intégration avec LangChain et d'autres frameworks
• Site : https://www.trychroma.com/

Modèles et APIs d’IA générative

Les agents utilisent des LLMs pour comprendre et générer du texte.

OpenAI GPT-4 Turbo

• Objectif : Performant pour les agents qui ont besoin de raisonnement complexe et de capacités avancées de génération de texte.
• Site : https://openai.com/

Claude (Anthropic)

• Objectif : Modèle optimisé pour la sécurité et l’alignement, parfait pour les agents autonomes traitant des informations sensibles.
• Site : https://www.anthropic.com/

Mistral & Mixtral

• Objectif : Modèles open-source puissants, utilisés pour des applications IA où la transparence et le coût sont importants.

• Site : https://mistral.ai

Gemini (Google DeepMind)

• Objectif : Multimodal, conçu pour traiter du texte, des images et des vidéos en une seule requête.
• Avantages : Capacité avancée de raisonnement et d'analyse contextuelle.
• Site : https://deepmind.google/gemini

Llama 3 (Meta AI)

• Objectif : Modèle open-source performant avec une architecture optimisée pour l’efficacité.
• Avantages : Faible coût d’exploitation et adaptable aux applications nécessitant un contrôle total du modèle.
• Repo Hugging Face : https://huggingface.co/meta-llama

Command R+ (Cohere)

• Objectif : Optimisé pour le RAG avec un excellent équilibrage entre coût et performance.
• Avantages : API conviviale, optimisée pour les réponses précises avec des bases de connaissances.
• Site : https://cohere.com/

Infrastructure et orchestration

Les agents doivent être déployés de manière robuste et scalable.

FastAPI

• Objectif : Idéal pour exposer les agents sous forme d’API REST rapide et légère.
• Alternative : Flask, Django.
• Site : https://fastapi.tiangolo.com/

Ray Serve

• Objectif : Permet le déploiement scalable d’agents LLM avec orchestration distribuée.
• Site : https://www.ray.io/

Docker & Kubernetes

• Objectif : Indispensables pour le déploiement d’applications IA sur le cloud avec scalabilité et gestion efficace des ressources.
• Docker : https://www.docker.com/
• Kubernetes : https://kubernetes.io/

Outils No-Code / Low-Code pour l’IA agentique

Pour les développeurs non techniques, certains outils permettent de créer des agents IA sans coder.

OpenDevin (Cognition)

• Objectif : Un assistant dev autonome capable d’écrire, tester et corriger du code.
• Repo GitHub : https://github.com/CognitionAI/devin

Flowise

• Objectif : Alternative low-code à LangChain pour créer des workflows agentiques via une interface graphique.

• Repo GitHub : https://github.com/FlowiseAI/Flowise

Akkio

• Description : Plateforme no-code permettant d'entraîner et de déployer des modèles d’IA sans expérience en programmation.
• Objectif : Simplifier l’intégration de l’IA pour les entreprises en automatisant les processus analytiques et prédictifs.
• Fonctionnalités clés :
  • Interface glisser-déposer pour entraîner des modèles
  • Intégration avec des outils BI et CRM
  • Prédictions en temps réel sur des ensembles de données

• Site : https://www.akkio.com/

Levity

• Description : Outil low-code permettant de créer des workflows intelligents avec des modèles d’IA personnalisés.
• Objectif : Permet aux entreprises d'automatiser des tâches répétitives sans intervention humaine.
• Fonctionnalités clés :
  • Intégration avec Slack, Google Sheets, et Zapier
  • Entraînement simplifié sur des jeux de données spécifiques
  • Automatisation des décisions basées sur l'IA

• Site : https://levity.ai/

Conclusion

Le développement des applications agentiques d’IA générative marque une transformation profonde dans la manière dont les systèmes intelligents sont conçus, déployés et exploités. 

Ce paradigme dépasse la simple automatisation pour introduire des agents capables d’interagir avec leur environnement, de prendre des décisions et d’apprendre de leurs expériences. Grâce aux frameworks comme LangChain, LlamaIndex et AutoGen, il est désormais possible de créer des agents capables de raisonner, de récupérer des informations pertinentes et d’exécuter des tâches complexes de manière autonome.

L’essor des bases de données vectorielles, telles que Faiss et ChromaDB, a également permis de doter ces agents d’une mémoire efficace, essentielle pour améliorer leur capacité d’adaptation et leur compréhension contextuelle. Par ailleurs, le choix du modèle LLM sous-jacent, qu’il s’agisse de GPT-4 Turbo, Claude 3, Gemini, ou encore de modèles open-source comme Llama 3 et Mixtral, joue un rôle clé dans la précision et la pertinence des résultats obtenus.

En parallèle, l’émergence d’outils No-Code / Low-Code, comme Akkio et Levity, ouvre la voie à une adoption plus large de ces technologies, en rendant l’IA accessible aux entreprises qui ne disposent pas d’expertise technique avancée. Cette démocratisation est un facteur essentiel pour accélérer l’innovation et intégrer l’IA dans des processus métiers variés.

Toutefois, le déploiement de ces agents en production reste un défi, nécessitant une infrastructure robuste basée sur Kubernetes, Ray Serve ou encore FastAPI. Il est également crucial de prendre en compte les aspects éthiques et de gouvernance afin d’assurer une transparence et une supervision efficace de ces systèmes autonomes.

En conclusion, l’évolution des applications agentiques d’IA générative est en marche et promet de révolutionner de nombreux secteurs, de l’automatisation industrielle à l’optimisation des services clients. Les outils et plateformes présentés ici offrent une boîte à outils puissante pour expérimenter et construire ces nouveaux agents intelligents. Reste à voir comment ces technologies s’intégreront progressivement dans notre quotidien et redéfiniront nos interactions avec l’intelligence artificielle.