Les dernières heures ont apporté leur lot d’informations dans l’écosystème IA.
Créez des agents d’IA aux compétences augmentées avec SkillNet pour la recherche, l’évaluation, l’analyse de graphiques et la planification des tâches
Dans ce didacticiel, nous implémentons un cas SkillNetuse comme cadre pratique pour découvrir, installer, inspecter, évaluer et organiser des compétences d’IA réutilisables. Nous commençons par configurer un client SkillNet robuste avec prise en charge de secours SDK et REST, puis comparons la exploration par mot clé avec la recherche sémantique pour comprendre comment trouver des compétences pour différentes exigences de tâches. À partir de là, nous installons des compétences sélectionnées à partir de GitHub, inspectons leurs métadonnées, appliquons un contrôle de qualité sur les dimensions d’évaluation clés et visualisons les relations entre les compétences sous forme de graphique. Enfin, nous construisons un planificateur d’agents augmenté de compétences qui divise un objectif complexe en sous-tâches, découvre les compétences pertinentes, les filtre et assemble un pipeline d’exécution.
Nous installons les dépendances requises et préparons l’environnement de base pour le didacticiel SkillNet. Nous configurons les clés API, les paramètres du modèle, les options GitHub et les répertoires de travail pour garantir le bon déroulement du reste du flux de travail. Nous définissons également une fonction de bannière réutilisable pour garder la sortie du didacticiel organisée et lisible.
De plus, nous initialisons le client SkillNet et fournissons une solution de secours REST, afin que le didacticiel reste utilisable même si le SDK ne fonctionne pas. Nous définissons des fonctions d’assistance pour normaliser les résultats de recherche et effectuer des recherches par mots clés et sémantiques. Nous comparons ensuite une recherche par mot clé pour les compétences liées au PDF avec une recherche vectorielle pour analyser les rapports financiers à partir de documents.
À noter également, nous créons une liste organisée de compétences utiles compatibles avec SkillNet et l’étendons à l’aide des résultats de recherche collectés précédemment. Nous téléchargeons les compétences sélectionnées depuis GitHub dans un répertoire de compétences local lorsque le SDK est disponible. Nous gardons le processus d’installation petit et rapide, le didacticiel reste donc pratique pour Google Colab.
Nous inspectons les compétences installées en recherchant leurs fichiers SKILL.md et en lisant leurs métadonnées. Nous analysons les éléments préliminaires pour extraire des informations utiles, telles que le nom et la description de la compétence. Nous imprimons ensuite un résumé clair de chaque compétence installée pour comprendre ce qui a été ajouté localement.
Nous évaluons les compétences selon cinq dimensions de qualité : sécurité, exhaustivité, exécutabilité, maintenabilité et conscience des coûts. Nous appliquons un critère de qualité pour déterminer quelles compétences répondent à un seuil de score minimum, en utilisant des scores simulés lorsqu’une clé API n’est pas proposée. Nous analysons également les relations entre les compétences et les visualisons sous forme de graphique de compétences à l’aide de NetworkX et Matplotlib.
Nous construisons un planificateur d’agents à compétences augmentées autour d’un objectif de découverte scientifique complexe. Nous décomposons l’objectif en sous-tâches ordonnées, identifions les compétences pertinentes pour chaque étape et mappons ces compétences à un pipeline d’exécution. Nous terminons en imprimant un récapitulatif du flux de travail complet, y compris la exploration, l’installation, l’inspection, l’évaluation, l’analyse graphique et la planification.
En conclusion, nous avons créé un flux de travail SkillNet complet qui va au-delà de la simple recherche de compétences et démontre comment les compétences peuvent prendre en charge les systèmes agentiques structurés. Nous avons vu comment SkillNet nous aide à découvrir des fonctionnalités utiles, à évaluer leur qualité, à comprendre leurs relations et à les connecter à une véritable planification des tâches. Il reste par ailleurs pratique car il fonctionne même sans clé API en revenant à des évaluations simulées hors ligne, tout en permettant une analyse plus approfondie basée sur LLM lorsque les informations d’identification sont disponibles. Nous avons également utilisé SkillNet comme base pour créer des agents d’IA modulaires et axés sur les compétences, capables de planifier, de sélectionner des outils et d’organiser l’exécution de manière plus intelligente.
Les mois à venir apporteront sans doute plus de précisions.
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Via MarkTechPost : MarkTechPost