Comment créer un système d'IA agentique avancé doté de capacités de planification, d'appel d'outils, de mémoire et d'autocritique à l'aide de l'API OpenAI

Un développement récent dans le monde de l’IA attire l’attention.

Comment créer un système d’IA agentique avancé doté de capacités de planification, d’appel d’outils, de mémoire et d’autocritique à l’aide de l’API OpenAI

Dans ce tutoriel, nous allons créer un système d’IA agentique avancé à l’aide de l’API OpenAI et d’une invite de terminal masquée pour la clé API. Nous concevons l’agent comme un petit pipeline composé de rôles spécialisés : planificateur, exécutant utilisant des outils et critique, afin de pouvoir séparer la stratégie, l’action et le contrôle qualité. Nous intégrons également des outils structurés (calculatrice, mini-moteur de exploration dans la base de connaissances, extraction JSON et écriture de fichiers) afin que l’agent puisse effectuer des calculs de manière fiable, consulter des conseils, produire des résultats structurés et enregistrer des artefacts sous forme de livrables.

En parallèle, nous installons le SDK OpenAI et n’importons que ce dont nous avons besoin afin que le notebook reste léger et reproductible dans Colab. Nous récupérons la clé API via getpass() afin qu’elle reste masquée et n’apparaisse jamais dans la sortie du notebook ni dans le code. Nous créons ensuite un client OpenAI et définissons la chaîne de modèle une seule fois afin que le reste du système puisse la réutiliser de manière cohérente.

Nous implémentons la fonction run_agent() pour orchestrer le cycle complet : initialisation de l’état, planification, exécution à l’aide d’outils, puis révision et finalisation.

Nous définissons une petite « base de connaissances » interne afin de simuler des guides opérationnels ou de la documentation d’équipe que l’agent peut consulter via un appel d’outil. Nous mettons en place des outils qui renvoient des dictionnaires structurés afin que les retombées soient lisibles par machine et fiables. Nous intégrons un calculateur sécurisé, une exploration dans la base de connaissances par mots-clés, un extracteur JSON pour l’analyse syntaxique structurée, ainsi qu’un module d’écriture de fichiers permettant d’enregistrer les livrables finaux sous forme d’artefacts.

Dans le même temps, nous enregistrons nos outils Python dans une table de correspondance afin de pouvoir les appeler par leur nom lors de l’appel de fonctions. Nous déclarons des schémas d’outils afin que le modèle puisse appeler ces outils avec les structures d’arguments appropriées. Nous définissons AgentState pour stocker l’objectif, la mémoire et la trace des appels d’outils, ce qui nous permet d’examiner ce qui s’est passé et de déboguer le comportement de l’agent. Nous mettons en place une fonction d’encapsulation « chat() » sécurisée qui n’inclut « tool_choice » que lorsque des outils sont fournis, ce qui évite l’erreur 400 que vous avez rencontrée.

Nous définissons trois rôles distincts pour répartir les responsabilités de l’agent : le planificateur élabore un plan structuré, l’exécuteur accomplit la tâche et utilise les outils nécessaires, et le critique améliore le résultat final. Nous mettons en œuvre un plan permettant de demander un format JSON strict, une boucle pour exécuter les appels au modèle d’IA, détecter les appels aux outils, les exécuter en Python, puis réinjecter leurs résultats dans le modèle d’IA. Cela permet de créer un véritable agent capable d’utiliser des outils, plutôt qu’un simple générateur de texte ponctuel.

Dans la foulée, nous intégrons une phase de révision pour examiner le projet et produire une réponse finale aboutie, en utilisant l’outil Trace comme preuve supplémentaire pour le débogage et la traçabilité. Nous implémentons la fonction run_agent() pour orchestrer le cycle complet : initialisation de l’état, planification, exécution à l’aide d’outils, puis révision et finalisation. Enfin, nous proposons un objectif de démonstration qui impose un résultat concret : un résumé, une liste d’actions structurée au format JSON, un e-mail de suivi et l’enregistrement du résultat dans un fichier à l’aide de l’outil `write_file`.

Les mois à venir apporteront sans doute plus de précisions.

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Source originale : MarkTechPost : MarkTechPost