Vous vous rappelez de l’Agent Smith dans Matrix ?
Ce personnage m’a toujours donné la chair de poule.
Totalement autonome, il n’a qu’un objectif en tête : sortir la matrice car il la hait.
Pour cela, il doit capturer Morpheus pour accéder à Sion, la cité humaine souterraine qui échappe toujours au contrôle des machines.
Comme ça, il détruit les humains de Sion, rendant sa présence dans la matrice inutile.
Les nouveaux agents autonomes GPT me font penser à Smith.
Nous assignons une tâche à cet agent.
Il détermine les tâches pour y arriver.
Puis il tourne en boucle jusqu’à y arriver.
Exemple : Capturer Morpheus
Je l’ai fait manuellement avec GPT-4 dans Chat GPT.
Ici, j’ai besoin de dire à Chat GPT “fais tâche 1”, “fais tâche 2”, “fais tâche 3”.
Le but des agents autonomes est de faire cette manipulation sans moi.
Les gens sont fascinés par les agents autonomes car ils peuvent justement atteindre un objectif sans nous.
Ce qui relance l’utopie de l’AGI (l’intelligence artificielle générale).
Mais vous allez le lire dans les 2 minutes, ça ne marche pas encore bien. Le “grand remplacement” ne va donc pas avoir lieu maintenant.
Qu’est ce qu’est les agents autonomes basés sur GPT-4 ?
Il s’agit d’un système d’IA qui, étant donné une tâche, tourne en boucle jusqu’à ce que la tâche soit résolue.
Fondamentalement, l’IA se voit attribuer un objectif, détermine ce qu’elle doit faire pour atteindre cet objectif (par elle-même), puis génère des agents IA pour faire ces tâches.
Voici comment l’explique le chercheur au CNRS Christophe Cerisara :
“Si vous regardez le site d’Auto-GPT, il y a une démonstration.
Ils demandent à Auto-GPT d’expliquer ce qu’est Auto-GPT, par exemple.
Si vous deviez résoudre ce problème en tant qu’humain, vous iriez faire une recherche sur Google.
Une fois que vous auriez trouvé les pages qui expliquent ce qu’est Auto-GPT, vous les liriez et vous en feriez un résumé.
Auto-GPT fait exactement cela, il décompose le problème initial en utilisant les différents outils qu’il a à sa disposition et en s’aidant de ChatGPT.
Comme ChatGPT est capable de décomposer un problème complexe en problème plus simple, il va dire : d’abord, il faut interroger Google, ensuite il faut faire un résumé.
Le programme Auto-GPT va faire ces choses les unes après les autres.
Il va automatiser ce qu’un humain normal ferait s’il voulait utiliser ChatGPT.”
Les agents autonomes les plus populaires sont BabyAGI de @yoheinakajima et Auto-GPT par @SigGravitas
A quoi sert Auto-GPT ?
5 cas d’usages des agents autonomes : prospection, code, slack, recherche pour le podcast, étude de marché
Sur Twitter, les chercheurs se sont emparés du code Open Source pour mener des expériences.
@Frankc a intégré Baby AGI dans slack. Il peut lui donner une tâche à faire que Baby AGI décompose en sous tâches. L’agent réalise ces tâches directement dans slack.
Omar Pera a créé un agent AI qui prospecte de manière autonome avec GPT-4. Il s’agit plus de montrer le potentiel qu’une réelle utilité. Car même si on peut connecter ces agents autonomes à internet, il faudrait qu’après avoir recherché les prospects, l’agent AI les stocke dans un dossier, puis envoie les emails. Cela demande de l’automatisation entre plusieurs applications.
Linus Ekenstam montre comment un des ces amis a utilisé l’agent AI pour faire une recherche de produit et écrire un résumé sur les meilleurs casques audio.
Il demande à Auto GPT de faire les 4 tâches suivantes :
- faire une recherche marché des différents casques audios sur le marché
- faire une liste du top5 avec les pour et les contres
- inclure le prix pour chaque et sauvegarde l’analyse
- enfin de terminer.
En sortie, le développeur reçoit un fichier texte avec les 5 marques de casque audio.
C’est déjà bien. Sans intervention humaine.
Sauf que : qu’est ce qui me dit que les résultats sont justes ?
C’est tout le problème.
James Baker a utilisé les agents autonomes GPT pour lire les actualités tech sur internet et préparer un sujet de podcast.
L’agent GPT de James a fait pour cela 15 recherches sur internet et a ensuite déterminé quels étaient les sujets les plus prometteurs.
Il se base sur le code de Baby AGI et utilise l’API de google search pour aller chercher les informations sur internet.
Encore une fois, l’expérience est fascinante.
Pour les IT architects, voici comment fonctionne cet agent de recherche :
Mais la question que je me pose encore : est-ce pertinent pour James Baker ?
Adam C a créé un agent codeur qui suit la méthodologie TDD (Test Driven Development).
Selon Wikipédia “Il s’agit d’une méthode de développement de logiciel qui consiste à concevoir un logiciel par des itérations successives très courtes (ou petits pas), telles que chaque itération est accomplie en formulant un sous-problème à résoudre sous forme d’un test avant d’écrire le code source correspondant, et où le code est continuellement remanié dans une volonté de simplification.”
On peut donc imaginer qu’un agent autonome bien manié pourra créer des applications lui-même.
Le créateur lui même l’avoue “Actuellement, cela ne fonctionne bien qu’avec de petits changements, mais nous travaillons sur des trucs sympas pour cela : permettre des changements sur plusieurs fichiers, créer ses propres tests, etc.”
Affaire à suivre, donc.
Omar Sully a utilisé Auto GPT en prétendant qu’il était une fausse entreprise de chaussures.
Il a demandé à Auto GPT de faire une recherche de chaussures waterproof et de lui donner les 5 compétiteurs.
Ensuite, Auto GPT devait lui donner un rapport avec les pours et les contres.
Les applications construites au dessus des codes sources
Aujourd’hui, des développeurs se basent sur le code open source de Baby AGI et Auto GPT pour créer des “forks” et construire de nouveaux projets au dessus.
C’est la beauté de l’open source.
En voici trois :
- TeenageAGI avec une mémoire améliorée : https://twitter.com/dsnrAI/status/1645955756884377601
- BabyAGI-asi qui fait fonctionner du code Python : https://twitter.com/LatentLich/status/1645564783784067073
- GPT-Legion, qui fonctionne avec Typescript, un langage de code supérieur selon le créateur
Enfin, l’application que vous allez pouvoir utiliser facilement : Agent GPT.
Asim Shrestha a implémenté Auto GPT directement dans le navigateur internet, permettant à tous ceux qui ont une clé API Open Ai de tester ces agents autonomes.
Voici le lien : https://agentgpt.reworkd.ai/fr
Pourquoi Auto-GPT fascine les gens ?
Auto-GPT est populaire parce que les gens sont impressionnés par ce que cette intelligence artificielle est capable de réaliser.
La faculté d’Auto-GPT à atteindre des objectifs grâce à son propre raisonnement lui confère une position similaire à celle des humains et la façon dont ils traitent l’information.
C’est pour cette raison que certains soutiennent qu’Auto-GPT est le premier véritable aperçu de l’intelligence artificielle générale (AGI).
Une IA capable de fonctionner efficacement avec peu de supervision humaine pourrait transformer le monde du travail tel que nous le connaissons, en remplaçant de nombreux postes actuellement occupés par des humains.
Mais ne vous inquiétez pas.
Comme le dit Ethan Mollick :
“Après avoir joué avec cela, ainsi qu’avec les installations Web plus complètes de ces systèmes qui assignent les objectifs des IA à accomplir, il est à la fois clair qu’il y a quelque chose d’intéressant ici, mais aussi que l’IA est loin de faire des choses sophistiquées.
C’est à -dire des tâches autonomes sans aide humaine.
Les problèmes : Il reste bloqué sur des tâches, se heurte à des blocs qu’il ne peut pas contourner, a du mal à comprendre les contextes, perd beaucoup de temps à aller dans la profondeur des choses, etc.”
La meilleure façon de vous faire votre propre avis est de tester le système par vous même.
Voici comment faire :
Les deux façons de tester ces agents autonomes
La façon la plus simple : Utilisez Agent GPT
- Aller sur ce lien et vous connecter : https://agentgpt.reworkd.ai/fr
- Aller chercher votre clé API ici : https://platform.openai.com/account/api-keys
- Créer votre clé API
- Insérer votre clé API dans l’onglet paramètres 👍
Pour ceux qui sont plus à l’aise avec le code :
J’ai suivi ce tutoriel youtube pour installer Auto GPT sur le terminal de mon mac.
How To Install Auto-GPT On Mac OS (Run AutoGPT In Terminal)
Voici la logique suivie :
- Installer Git avec Homebrew:
Homebrew est un gestionnaire de paquets pour macOS qui permet d’installer facilement des logiciels en ligne de commande. Git est un système de contrôle de version largement utilisé pour suivre les modifications apportées aux fichiers dans un projet.
- Installer la dernière version de Python:
Python est un langage de programmation populaire et polyvalent. Vous pouvez l’installer en visitant le site officiel (https://www.python.org/downloads/) et en téléchargeant la version appropriée pour votre système d’exploitation.
- Installer Visual Studio Code:
Visual Studio Code (VSCode) est un éditeur de code source léger et gratuit développé par Microsoft. Vous pouvez le télécharger et l’installer à partir de https://code.visualstudio.com/.
- Copier le Github repo d’Auto GPT:
Ouvrez un terminal et naviguez jusqu’au répertoire où vous souhaitez cloner (copier) le dépôt.
https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT
- Installer Requirement.txt:
Le fichier requirements.txt contient les dépendances nécessaires pour exécuter le projet.
- Ajouter votre API Key dans env.template:
Le fichier env.template est un modèle de fichier d’environnement où vous pouvez stocker les variables d’environnement, telles que les clés API. Renommez d’abord le fichier en .env et ouvrez-le avec VSCode. Ensuite, remplacez la valeur your_api_key_here par votre clé API personnelle et enregistrez le fichier.
Le résultat ?
Votre Auto-GPT est prêt à fonctionner !
ATTENTION : vérifiez bien de fixer un budget limité pour faire tourner la machine. Utiliser votre clé API coûte chère.
Conclusion : Auto-GPT ne va pas nous remplacer tout de suite !
Je suis heureux que le monde de l’IA connaisse des nouveautés.
Cette tentative de créer des agents autonomes est fascinante et va sans doute créer des applications concrètes et utiles.
Aujourd’hui, il me semble difficile d’en tirer parti en tant que “personne normale”.
Il faut avoir à ses côtés des développeurs chevronnés et malins pour pouvoir construire au-dessus du code de Baby AGI et Auto GPT des cas pratiques utiles.
Comme vous l’avez compris, l’agent smith n’est pas encore prêt à voir le jour.
Mais bientôt peut être.
Restons aux aguets.
De mon côté, je vais continuer à m’amuser avec ce code et voir ce qu’il a dans le ventre.
Comme vous êtes inscrits à cette newsletter, je vous tiendrai au courant de cette expérimentation.
Dites-moi sur Linkedin si vous avez trouvé des utilisations concrètes à ces agents autonomes,
A très vite,
JB
