Créer un agent IA en Python : guide complet pour débutants

Introduction aux agents IA

Les agents IA sont des programmes sophistiqués capables de bien plus que de simples réponses à des questions, comme le font les chatbots. Ils peuvent observer, réfléchir, décider et agir pour accomplir des tâches avec un minimum d'intervention humaine. Par exemple, si vous souhaitez acheter un nouvel ordinateur portable pour de la programmation intensive, un chatbot vous proposera des modèles adaptés et répondra à vos questions une par une. Ces chatbots ont une mémoire limitée et fonctionnent principalement comme des générateurs de texte. En revanche, un agent IA prendra en compte vos objectifs et exécutera des tâches automatiquement. Il recherchera, comparera, planifiera et analysera les exigences pour prendre des décisions basées sur des recherches approfondies. Pour votre question sur l'ordinateur portable, l'agent IA fournira un tableau comparatif détaillé avec des produits, leurs prix, ainsi que leurs avantages et inconvénients.

Comment fonctionne un agent IA ?

Un agent IA est un programme intelligent conçu pour atteindre un objectif spécifique. Lorsqu'une tâche lui est assignée, l'agent IA commence par recevoir la demande, la décompose en problèmes plus petits à résoudre et peut demander des informations supplémentaires à l'utilisateur pour bien comprendre les exigences. Il utilise ensuite des outils appropriés tels que la recherche sur le web, des calculatrices et sa propre mémoire pour collecter des informations supplémentaires. L'agent IA analyse ces informations avec soin, compare différentes options et élabore une réponse adaptée aux besoins de l'utilisateur.

Création d'un agent éducatif IA en Python

Installation de Python

Pour commencer, assurez-vous que Python est installé sur votre système. Ce projet repose sur Python, donc son installation est cruciale. Rendez-vous sur le site officiel de Python et suivez les étapes d'installation. N'oubliez pas de cocher la case "Add Python to PATH" avant de cliquer sur "Install Now" pour vous assurer que Python est correctement configuré sur votre système.

Installation et configuration de PyCharm

Lorsque vous codez, il est essentiel d'avoir un environnement de développement intégré (IDE) qui vous permet d'écrire, d'exécuter et de déboguer votre code. Bien que plusieurs IDE soient disponibles pour le codage en Python, tels que Spyder, Jupyter Notebooks et Visual Studio, nous utiliserons PyCharm dans ce tutoriel. PyCharm offre un terminal intégré et facilite l'installation des bibliothèques, ce qui est idéal pour les débutants. Téléchargez la Community Edition de PyCharm depuis le site officiel et choisissez l'option de téléchargement correspondant à votre système d'exploitation.

Configuration du projet et création du fichier Python

Une fois PyCharm installé, créez un nouveau projet. Un projet dans PyCharm est comme un dossier qui peut contenir différents fichiers, y compris des fichiers de code Python, des bibliothèques et des fichiers d'environnement. Créez un fichier Python nommé main.py, qui contiendra le code principal. Pour tester votre installation, écrivez un code simple et exécutez-le :

print("Bienvenue dans mon nouveau projet sur les agents IA")

Si vous parvenez à cette étape, cela signifie que tout fonctionne correctement !

Création du fichier d'environnement

Nous allons maintenant créer un fichier d'environnement, généralement nommé .env, qui stockera des informations secrètes en toute sécurité pour le projet. Ces fichiers sont utilisés pour sauvegarder des clés, des mots de passe et des paramètres de configuration, rendant le projet plus sécurisé et professionnel. Dans ce projet, nous allons créer un fichier d'environnement et y stocker notre clé API.

Création de la clé API

Pour que notre programme se connecte à un modèle IA, nous avons besoin d'une clé API. Mais qu'est-ce qu'une API ? Une API, ou Interface de Programmation d'Applications, est un ensemble de règles ou de protocoles qui permettent à deux systèmes logiciels distincts de communiquer entre eux. Par exemple, les applications météo utilisent des API pour obtenir des données météo en direct à partir de serveurs météorologiques pertinents. Dans notre projet, nous utiliserons OpenRouter, qui est une interface unifiée pour les LLMs et les modèles IA. OpenRouter permet de connecter notre agent IA à des modèles existants et d'utiliser leurs fonctionnalités dans notre programme.

Pour obtenir une clé API, créez un compte sur OpenRouter, accédez au tableau de bord et cliquez sur "Get API Key". Cliquez ensuite sur l'icône "+ New Key" pour créer votre clé API. Spécifiez le projet, puis copiez la clé et collez-la dans la variable API_KEY de votre fichier .env.

Installation des dépendances pertinentes

Maintenant que notre clé API est créée et sécurisée dans le fichier .env, retournons à notre fichier main.py et commençons à coder. La première chose à faire est d'installer et d'importer les dépendances nécessaires. Dans ce projet, nous avons besoin de Python pour communiquer avec des modèles IA déjà construits, envoyer des demandes et traiter des requêtes. Comme ces fonctionnalités ne sont pas disponibles dans la bibliothèque standard de Python, nous allons installer la bibliothèque Python [openai](/dossier/openai) et l'importer dans notre code.

Pour installer, allez à l'icône du terminal sur votre IDE PyCharm et tapez :

pip install openai

Une fois la bibliothèque OpenAI installée, nous l'importerons dans notre fichier main.py :

from openai import OpenAI

Ensuite, pour accéder à l'API dans notre fichier .env, nous allons installer et importer la bibliothèque Python dotenv, qui est conçue pour lire des informations à partir de fichiers .env.