Qu'est-ce qu'un Agent IA ?
Un agent IA est une entité logicielle qui exécute de manière autonome des tâches en percevant son environnement, en prenant des décisions et en exécutant des actions pour atteindre des objectifs spécifiques. Ces agents utilisent des techniques d'intelligence artificielle, telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, pour interpréter des données, apprendre de leurs expériences et s'adapter à de nouvelles situations. Ils sont utilisés dans diverses applications, notamment les assistants virtuels, les systèmes de recommandation et les véhicules autonomes.
Qu'est ce qu'un Environnement pour les agents IA ?
Un environnement pour un agent IA désigne le cadre externe ou interne dans lequel l'agent opère et interagit. Il fournit à l'agent des entrées (perceptions) et reçoit les sorties (actions) de l'agent. Cet environnement peut être physique, comme le monde réel pour un robot, ou virtuel, tel qu'un système logiciel ou une plateforme en ligne. L'environnement détermine la complexité des tâches que l'agent IA peut gérer, englobant des données structurées (par ex. : bases de données), des informations non structurées (par ex. : pages web) et des interactions en temps réel (par ex. : saisie utilisateur lors d'un appel téléphonique). Un environnement bien défini permet à l'agent d'apprendre, de s'adapter et d'exécuter efficacement ses tâches.
Qu'est ce qu'un Outils pour les agents IA ?
Un outil dans le contexte des agents IA est une fonctionnalité ou une capacité spécifique qu'un agent IA peut utiliser pour effectuer des tâches ou résoudre des problèmes. Les outils peuvent inclure des applications externes, des API, des bases de données ou des algorithmes spécialisés auxquels l'agent peut accéder et utiliser pour atteindre ses objectifs.
Qu'est ce qu'un RAG pour les agents IA ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une structure logicielle qui améliore les grands modèles de langage (LLM) en incorporant des sources de connaissances externes. Dans le contexte des agents IA, le RAG implique l'utilisation de mécanismes de récupération pour accéder à divers outils et sources d'information, permettant à l'IA de générer des réponses plus précises et à jour. Cette technique améliore les LLM en leur fournissant un contexte pertinent, réduisant les hallucinations et permettant l'accès à des informations protégées ou actuelles.