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Présentation de Babyagi : le système de gestion de tâches propulsé par l’IA

Présentation de Babyagi : le système de gestion de tâches propulsé par l’IA

Akira Sakamoto
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Akira Sakamoto

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BabyAGI (opens in a new tab) est un outil intelligent de gestion de tâches et de résolution de problèmes qui combine la puissance de GPT-4 d’OpenAI, LangChain et des bases de données vectorielles comme Pinecone pour exécuter et gérer automatiquement une série de tâches. À partir d’un seul objectif de haut niveau, BabyAGI utilise GPT-4 pour générer et exécuter des tâches, en stockant les résultats dans un vector store afin qu’ils puissent être réutilisés comme contexte pour les décisions futures.

En itérant ce processus, BabyAGI s’attaque en continu aux problèmes de l’utilisateur et propose de nouvelles tâches pertinentes. Cela vous permet de déléguer les détails d’exécution à un agent IA tout en vous concentrant sur les objectifs et contraintes de plus haut niveau. L’utilisation d’une base de données vectorielle garantit que les résultats précédents restent recherchables et réutilisables tout au long de la boucle de tâches.

⚠️ Important : BabyAGI est un projet expérimental, pas un framework prêt pour la production. Il est surtout adapté à l’apprentissage, au prototypage et à l’exploration des agents autonomes, plutôt qu’à l’exécution de workflows métier critiques.

📚

    Qu’est-ce que BabyAGI ? TLDR pour les personnes pressées

    Si vous n’avez qu’une minute, voici le résumé rapide :

    • BabyAGI est un gestionnaire de tâches autonome propulsé par l’IA.
      Vous lui donnez un objectif de haut niveau (par exemple, « planifier une stratégie de contenu pour mon blog de data-viz ») et il décompose cet objectif en tâches plus petites.

    • Il fonctionne dans une boucle de tâches.
      BabyAGI crée une liste de tâches, exécute la tâche suivante avec GPT-4, stocke le résultat, puis génère et re-priorise des tâches de suivi en fonction de ce qui vient de se passer.

    • Il utilise GPT-4 + LangChain + une base de données vectorielle.
      GPT-4 gère le raisonnement et la génération, LangChain structure l’agent et les prompts, et un vector store comme Pinecone garde la trace des résultats précédents et du contexte.

    • C’est un terrain de jeu pour les agents autonomes.
      Le script original est volontairement simple. Il est conçu pour susciter des idées et des expérimentations, pas pour être utilisé tel quel dans des systèmes de production.

    Si vous vous intéressez à l’écosystème plus large des agents autonomes (BabyAGI, Auto-GPT, AgentGPT, etc.), BabyAGI est l’un des premiers exemples, et parmi les plus influents.

    Vue d’ensemble du processus d’exécution de BabyAGI

    Au cœur de BabyAGI se trouve une boucle simple mais puissante. Le processus d’exécution peut être résumé comme suit :

    1. Définir l’objectif

      L’utilisateur spécifie un problème à résoudre, également appelé objectif, par exemple :

      « Comment puis-je faire croître ma newsletter jusqu’à 10 000 abonnés ? »

    2. Créer la tâche initiale

      Sur la base de l’objectif, le système crée la première tâche et l’insère dans la liste des tâches, par exemple :

      « Rédiger une liste de canaux de croissance et de tactiques pour la newsletter. »

    3. Demander à GPT-4 d’étendre la liste de tâches

      Une requête est envoyée à GPT-4 d’OpenAI (souvent via LangChain) avec l’objectif et la tâche actuelle.
      GPT-4 renvoie une liste de tâches mise à jour ou étendue, censée faire progresser l’objectif.

    4. Stocker les résultats des tâches dans une base de données vectorielle

      À mesure que les tâches sont exécutées, BabyAGI stocke leurs descriptions, résultats et métadonnées supplémentaires dans un index vectoriel (par exemple, Pinecone ou Chroma). Cela rend possible la récupération des résultats passés les plus pertinents pour les tâches futures.

    5. Récupérer le contexte pertinent pour chaque nouvelle tâche

      Avant d’exécuter la tâche suivante, BabyAGI interroge la base de données vectorielle pour récupérer les résultats passés les plus pertinents. Ceux-ci sont transmis à GPT-4 comme contexte, ce qui l’aide à générer des sorties plus cohérentes et mieux informées.

    6. Générer de nouvelles tâches et re-prioriser

      Après chaque tâche terminée, BabyAGI :

      • Génère de nouvelles tâches de suivi en fonction de l’objectif et du dernier résultat.
      • Re-priorise la liste globale des tâches (à nouveau en utilisant GPT-4) afin que les tâches les plus impactantes soient exécutées en premier.

    7. Condition d’arrêt

      Dans le script classique, la boucle continue jusqu’à ce que GPT-4 ne puisse plus générer de nouvelles tâches véritablement inédites. Une condition d’arrêt simple courante est qu’une tâche nouvellement générée existe déjà dans la liste des tâches, ce qui suggère que l’agent a épuisé ses idées pour cet objectif.

    Ce cycle « tâche → exécuter → stocker → créer de nouvelles tâches → prioriser → répéter » constitue l’essence de BabyAGI et de nombreux frameworks d’agents autonomes apparus par la suite.

    Mise en place de l’environnement

    BabyAGI est distribué comme un projet Python. Les étapes ci-dessous suivent le modèle du script classique et supposent que vous l’exécutez en local.

    Configuration

    Commencez par créer un fichier de configuration d’environnement (par exemple, .env) pour enregistrer vos clés d’API et vos paramètres par défaut :

    # API Configuration
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
PINECONE_API_KEY=your_pinecone_api_key
PINECONE_ENVIRONMENT=us-east4-gcp
 
# TABLE / INDEX configuration
TABLE_NAME=test-table
 
# Set task objective and default task
OBJECTIVE=Solve world hunger
FIRST_TASK=Develop a task list

    Pour obtenir la clé d’API de Pinecone :

    1. Visitez le site officiel de Pinecone et créez un compte.
    2. Créez une clé d’API depuis la console Pinecone.
    3. Assurez-vous que l’environnement / région affiché dans la console (par exemple, us-east4-gcp) correspond à la valeur définie dans votre configuration, afin que votre code se connecte au bon déploiement.

    Utiliser la région appropriée est important pour la latence et le coût, en particulier si vos charges de travail ou vos utilisateurs sont situés dans des zones géographiques spécifiques.

    Dépendances et exécution du code

    Créez un fichier requirements.txt avec les dépendances suivantes (elles correspondent au script original de BabyAGI au moment de la rédaction) :

    openai==0.27.2
pinecone-client==2.2.1
python-dotenv==1.0.0

    Installez les dépendances avec :

    pip install -r requirements.txt

    Un workflow de démarrage typique ressemble à ceci :

    1. Cloner le dépôt

      git clone https://github.com/yoheinakajima/babyagi.git
cd babyagi

    2. Créer et configurer votre fichier .env

      • Copiez l’exemple si le dépôt en fournit un, ou créez le vôtre.
      • Définissez OPENAI_API_KEY, PINECONE_API_KEY, PINECONE_ENVIRONMENT, TABLE_NAME, OBJECTIVE et FIRST_TASK.

    3. Installer les dépendances

      pip install -r requirements.txt

    4. Exécuter le script

      Dans la version classique, cela ressemble généralement à :

      python babyagi.py

      Vous devriez voir dans la console des logs indiquant :

      • L’objectif actuel.
      • La tâche en cours d’exécution.
      • Le résultat de la tâche.
      • Les nouvelles tâches générées et la liste de tâches mise à jour.

    💡 Astuce : Commencez avec un objectif petit et bien circonscrit (par exemple, « Créer un plan en 3 étapes pour améliorer le SEO de mon blog personnel ») afin qu’il soit facile de suivre ce que fait l’agent.

    Rappel : La boucle de tâches peut tourner longtemps selon votre objectif et votre configuration. Comme chaque itération appelle l’API OpenAI (et souvent la base de données vectorielle), soyez très attentif à :

    • Votre consommation d’API et vos coûts.
    • Vos limites de débit (rate limits).
    • Le fait que ce script est expérimental et n’est pas renforcé pour des charges de production.

    Conclusion

    La philosophie de conception de BabyAGI repose sur l’automatisation, l’itération et l’apprentissage par la pratique. En combinant GPT-4, LangChain et une base de données vectorielle dans une boucle simple, il montre comment un agent IA peut :

    • Traduire des objectifs de haut niveau en tâches concrètes.
    • Exécuter ces tâches tout en réutilisant le contexte issu des travaux précédents.
    • Affiner continuellement son plan en fonction des nouvelles informations.

    Même si vous ne devriez probablement pas intégrer BabyAGI directement dans une chaîne de production critique, c’est un excellent point de départ pour :

    • Expérimenter avec des agents autonomes.
    • Prototyper des workflows et copilotes pilotés par l’IA.
    • Comprendre comment la planification de tâches, l’exécution et la mémoire peuvent s’articuler.

    Pour approfondir les sujets et outils liés, vous pouvez consulter :

    À mesure que les agents IA continuent d’évoluer, des frameworks précoces comme BabyAGI restent utiles comme blueprints simples et « hackables ». Ils facilitent la compréhension de la manière dont une boucle autonome est assemblée — et la conception d’agents plus robustes et spécifiques à un domaine sur cette base.

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