Système de Recherche IA Multi-Agents: Créer avec OpenAI Agents & Outils
Dans le paysage en évolution rapide de l’intelligence artificielle, les systèmes multi-agents émergent comme un paradigme puissant pour aborder des tâches complexes qui nécessitent traditionnellement une collaboration humaine. Une démonstration récente montre comment les Agents OpenAI peuvent être exploités pour construire un système de recherche multi-agents sophistiqué, capable de workflows asynchrones et synchrones, équipé d’outils de fonction spécialisés, et maintenant une mémoire de session continue. Cette implémentation souligne le potentiel des entités d’IA à travailler ensemble, imitant une équipe humaine pour générer des aperçus complets.
La fondation de ce système repose sur un environnement de développement basé sur le cloud, configuré avec l’API OpenAI et le SDK OpenAI Agents. Au cœur des capacités des agents se trouvent des outils de fonction personnalisés, qui leur permettent d’interagir avec des environnements externes simulés ou d’effectuer des opérations spécifiques. Trois de ces outils ont été définis : une fonction web_search pour simuler la récupération d’informations sur Internet, une fonction analyze_data pour traiter et interpréter des informations avec différents niveaux de détail (résumé, détaillé ou analyse de tendances), et une fonction save_research pour stocker les résultats de recherche dans un format structuré, avec des horodatages. Ces outils servent de “mains” aux agents, leur permettant de recueillir des signaux, de transformer le texte brut en informations exploitables et de persister leurs sorties.
Le système est orchestré par trois Agents OpenAI distincts, chacun se voyant attribuer un rôle spécialisé au sein du flux de travail de recherche. Le Spécialiste en Recherche est conçu pour agir comme un collecteur d’informations diligent, effectuant des recherches web approfondies, analysant critiquement l’information et identifiant les aperçus clés. L’Analyste de Données prend les résultats de la phase de recherche et effectue une analyse profonde et structurée, identifiant les tendances, les modèles et les recommandations exploitables, utilisant souvent les outils analyze_data et save_research. La supervision de l’ensemble de l’opération est assurée par le Coordinateur de Recherche, dont le rôle est de gérer des projets multi-étapes, de déléguer des tâches aux spécialistes appropriés, de synthétiser les résultats provenant de multiples sources et de prendre les décisions finales sur la direction de la recherche. De manière cruciale, le coordinateur facilite les “passations”, transférant de manière transparente le contexte et les tâches entre le Spécialiste en Recherche et l’Analyste de Données selon les besoins.
Pour illustrer la polyvalence du système, plusieurs workflows ont été démontrés. Un workflow de recherche multi-agents complet a commencé avec le Coordinateur de Recherche initiant une vaste enquête sur un sujet tel que “l’intelligence artificielle dans les soins de santé”. Cela a déclenché un processus phasé : le coordinateur a délégué la collecte initiale de données au Spécialiste en Recherche, puis a demandé une analyse détaillée des tendances à l’Analyste de Données basée sur les résultats initiaux, et a finalement sollicité une analyse directe du spécialiste se concentrant sur des aspects spécifiques du marché. Tout au long de ce processus complexe, la mémoire de session a assuré la continuité, permettant aux agents de conserver le contexte conversationnel et de s’appuyer sur les interactions précédentes.
Au-delà de la coordination complexe multi-agents, le système a également démontré sa flexibilité avec des tâches plus simples. Une analyse ciblée d’un seul agent a montré comment un agent seul, comme le Spécialiste en Recherche, pouvait rechercher indépendamment un sujet spécifique tel que les “avancées en informatique quantique”, avec une limite de tours définie pour contrôler la longueur de l’interaction. De plus, un assistant de recherche synchrone a fourni un mécanisme rapide pour des requêtes rapides, permettant à un agent de rechercher rapidement un sujet comme “l’adoption de la blockchain en entreprise” et de résumer les aperçus clés en une seule interaction rationalisée.
Cette architecture modulaire, étayée par des rôles d’agents spécialisés, des outils personnalisés, une mémoire de session persistante et des modèles d’exécution flexibles (à la fois asynchrones et synchrones), permet aux développeurs de construire des pipelines de recherche sophistiqués pilotés par l’IA avec un minimum de frais généraux. La capacité de définir des agents personnalisés, d’intégrer de nouveaux outils et d’expérimenter différentes stratégies de passation offre un cadre robuste pour la construction de systèmes intelligents capables de résoudre des problèmes complexes et collaboratifs. Cette démonstration sert de témoignage convaincant de la puissance de l’IA multi-agents dans l’automatisation et l’amélioration du processus de découverte de connaissances.