Exploiter l'ingénierie avec LangChain DeepAgents et LangSmith
⚡ Résumé en français par Brief IA
• L'ingénierie de l'IA permet de construire des systèmes fiables autour des modèles. • L'utilisation de LangChain’s DeepAgents a conduit à la création d'un agent de codage AI fiable. • Cela offre une alternative à la simple amélioration des modèles, facilitant l'évolutivité des systèmes de production. 💡 Pourquoi c'est important : Cela pourrait transformer la façon dont les équipes développent des solutions d'IA, rendant les systèmes plus robustes et évolutifs.
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Exploiter l'ingénierie avec LangChain DeepAgents et LangSmith
De nombreuses équipes rencontrent des difficultés pour rendre les systèmes d'IA fiables et cohérents. Un LLM puissant donne d'excellents résultats, mais un modèle moins coûteux échoue souvent sur la même tâche. Cela rend les systèmes de production difficiles à mettre à l'échelle. L'ingénierie de harnais offre une solution. Au lieu de modifier le modèle, vous construisez un système autour de celui-ci. Vous utilisez des prompts, des outils, des middleware et des évaluations pour guider le modèle vers des résultats fiables. Dans cet article, j'ai construit un agent de codage IA fiable en utilisant les DeepAgents de LangChain et LangSmith. Nous testons également ses performances en utilisant des benchmarks standards.
Qu'est-ce que l'ingénierie de harnais ?
L'ingénierie de harnais se concentre sur la construction d'un système structuré autour d'un LLM pour améliorer la fiabilité. Au lieu de changer le modèle lui-même, vous contrôlez l'environnement dans lequel il opère. Un harnais typique comprend :
- un prompt système
- des outils ou APIs
- une configuration de test
- un middleware qui guide le comportement du modèle
L'objectif est simple : améliorer le succès des tâches et gérer les coûts tout en utilisant le même modèle sous-jacent. Dans ce tutoriel, nous utilisons la bibliothèque DeepAgents de LangChain pour démontrer cette approche. DeepAgents agit comme un harnais d'agent avec des capacités intégrées telles que la planification de tâches (listes de tâches), un système de fichiers virtuel en mémoire, et la génération de sous-agents. Ces fonctionnalités aident à structurer le flux de travail de l'agent et rendent le système plus fiable.
Évaluation et métriques
Pour évaluer le système, nous avons besoin de métriques de performance claires. Dans ce tutoriel, nous construisons un agent de codage et le testons en utilisant le benchmark HumanEval. HumanEval se compose de 164 problèmes Python conçus pour évaluer la correctitude fonctionnelle. Nous utilisons deux métriques d'évaluation courantes :
Construire un agent de codage avec l'ingénierie de harnais
Nous allons construire un agent de codage et l'évaluer sur des benchmarks et des métriques que nous définirons. L'agent sera implémenté en utilisant la bibliothèque deepagents de LangChain.
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