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カスタムツール開発

  • Amazon Bedrock Custom LangChain Agent

    Une solution pour créer des agents IA personnalisables avec LangChain sur AWS Bedrock, tirant parti de modèles de fondation et d'outils personnalisés.
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    Qu'est-ce que Amazon Bedrock Custom LangChain Agent ?
    L’Amazon Bedrock Custom LangChain Agent est une architecture de référence et un exemple de code montrant comment construire des agents IA en combinant des modèles de fondation AWS Bedrock avec LangChain. Vous définissez un ensemble d’outils (API, bases de données, récupérateurs RAG), configurez des politiques d’agent et de mémoire, et invoquez des flux de raisonnement en plusieurs étapes. Il supporte la sortie en streaming pour des expériences utilisateur à faible latence, intègre des gestionnaires de rappels pour la surveillance, et garantit la sécurité via des rôles IAM. Cette approche accélère le déploiement d’assistants intelligents pour le support client, l’analyse de données et l’automatisation des flux de travail, le tout sur le cloud AWS évolutif.
    Fonctionnalités principales de Amazon Bedrock Custom LangChain Agent
    • Intégration avec les modèles de fondation AWS Bedrock (Claude, Jurassic-2, Titan)
    • Création et enregistrement d’outils personnalisés
    • Orchestration de l’agent LangChain
    • Support mémoire en mémoire et externe
    • Gestion des réponses en streaming
    • Gestionnaires de rappels pour la journalisation et la surveillance
    • Contrôle d’accès sécurisé basé sur IAM
    Avantages et inconvénients de Amazon Bedrock Custom LangChain Agent

    Inconvénients

    Certaines composantes comme les rôles IAM et les détails des buckets S3 sont codées en dur, nécessitant des ajustements manuels.
    Dépend de l'écosystème AWS, ce qui pourrait limiter l'utilisation aux utilisateurs AWS.
    La complexité de création de prompts personnalisés et d'intégrations d'outils peut nécessiter des connaissances avancées.
    Aucune information tarifaire directe fournie pour l'utilisation du service.
    La dépendance à LangChain et Streamlit pourrait limiter les options de déploiement.

    Avantages

    Fournit un cadre d'agent modulaire intégrant les services AWS avec les LLM.
    Utilise une recherche vectorielle avancée via les embeddings Amazon Titan pour améliorer la récupération de documents.
    Automatise le déploiement des fonctions Lambda via AWS SDK contrôlé par programmation.
    Utilise Streamlit pour un déploiement facile et interactif de l'interface chatbot.
    Le code et la conception de l'agent sont disponibles publiquement pour des modifications personnalisées.

  • Functionary

    Une plateforme JS open-source qui permet aux agents IA d'appeler et d'orchestrer des fonctions, d'intégrer des outils personnalisés pour des conversations dynamiques.
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    Qu'est-ce que Functionary ?
    Functionary fournit une méthode déclarative pour enregistrer des outils personnalisés — des fonctions JavaScript encapsulant des appels API, des requêtes de bases de données ou de la logique métier. Il encapsule une interaction avec un modèle de langage large (LLM) pour analyser les prompts utilisateur, déterminer quels outils exécuter, et analyser les sorties des outils pour produire des réponses conversationnelles. Le framework supporte la mémoire, la gestion des erreurs, et la jonction d’actions, offrant des hooks pour le pré- et post-traitement. Les développeurs peuvent rapidement déployer des agents capables d’orchestration dynamique de fonctions sans boilerplate, améliorant ainsi le contrôle sur les workflows pilotés par l’IA.

  • LangGraph Agent

    Un cadre open-source permettant aux agents LLM de disposer d'une mémoire de graphe de connaissances et de capacités d'invocation dynamique d'outils.
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    Qu'est-ce que LangGraph Agent ?
    L'agent LangGraph combine les LLMs avec une mémoire structurée en graphe pour construire des agents autonomes capables de se souvenir des faits, de raisonner sur les relations, et d'appeler des fonctions ou outils externes lorsque nécessaire. Les développeurs définissent des schémas de mémoire sous forme de nœuds et d'arêtes de graphe, intégrent des outils ou API personnalisés, et orchestrent les flux de travail des agents via des planificateurs et exécutants configurables. Cette approche améliore la conservation du contexte, permet la prise de décisions basée sur la connaissance, et supporte l'invocation dynamique d'outils dans diverses applications.
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