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Architecture Multi-Agents

Cette page explique l'architecture multi-agents utilisée dans Lexigram, les raisons de ce choix architectural, et comment elle permet de traiter efficacement les textes législatifs.

Qu'est-ce qu'une architecture multi-agents ?

Une architecture multi-agents est un paradigme de conception logicielle où plusieurs agents autonomes, chacun avec ses propres capacités et responsabilités, collaborent pour résoudre un problème complexe. Dans le contexte de l'intelligence artificielle, ces agents sont souvent des modèles de langage ou d'autres systèmes d'IA spécialisés dans différentes tâches.

Pourquoi une architecture multi-agents pour Lexigram ?

Séparation des préoccupations

Le traitement des textes législatifs pour les transformer en publications Instagram implique plusieurs étapes distinctes qui nécessitent des compétences différentes :

  1. Analyse juridique : Comprendre et synthétiser des textes juridiques complexes
  2. Création visuelle : Générer des images pertinentes et engageantes
  3. Rédaction marketing : Créer des légendes adaptées à Instagram

En séparant ces préoccupations en agents distincts, nous obtenons :

  • Une meilleure modularité et maintenabilité du code
  • La possibilité d'optimiser chaque agent pour sa tâche spécifique
  • Une plus grande flexibilité pour modifier ou remplacer des composants individuels

Spécialisation des agents

Chaque agent peut être optimisé pour sa tâche spécifique :

  • AnalysteJuridique : Utilise des prompts spécialisés pour l'analyse juridique
  • LexPictor : Se concentre sur la génération d'images visuellement attrayantes
  • LexMarker : Est optimisé pour la création de contenu engageant pour les réseaux sociaux

Cette spécialisation permet d'obtenir de meilleurs résultats que si un seul modèle généraliste était utilisé pour toutes les tâches.

Flux de travail séquentiel et parallèle

L'architecture multi-agents permet de définir des flux de travail complexes où les agents peuvent travailler :

  • Séquentiellement : Les résultats d'un agent alimentent le travail du suivant
  • En parallèle : Plusieurs agents peuvent travailler simultanément sur différentes parties du problème

Dans Lexigram, nous utilisons principalement un flux séquentiel où l'analyse juridique précède la génération d'image et la création de légende, mais certaines tâches pourraient être parallélisées à l'avenir.

Implémentation avec CrewAI

Lexigram utilise la bibliothèque CrewAI pour implémenter son architecture multi-agents. CrewAI offre plusieurs avantages :

  • Un cadre structuré pour définir des agents et leurs tâches
  • Des mécanismes pour la communication entre agents
  • La possibilité de définir des flux de travail complexes
  • Une intégration facile avec différents modèles de langage

Structure de base

app/
└── agents/
    ├── crew.py           # Définition et création de l'équipage
    ├── lex_analyst.py    # Agent d'analyse juridique
    ├── lex_pictor.py     # Agent de génération d'images
    ├── lex_marketer.py   # Agent de création de légendes
    └── task.py           # Définition des tâches

Définition des agents

Chaque agent est défini comme une classe qui hérite de Agent de CrewAI :

class LexPictor(Agent):
    def __init__(self):
        super().__init__(
            role="Artiste Visuel Innovant",
            goal="Créer des oeuvres d'art visuelles captivantes...",
            backstory="LexPictor est un artiste visuel passionné...",
            llm=LLM(model="gpt-4", api_key=config.OPENAI_API_KEY),
            tools=[DallETool()],
            allow_delegation=False,
            verbose=True,
        )

Définition des tâches

Les tâches sont définies comme des instances de Task de CrewAI :

text_summary = Task(
    description="Analyser le texte juridique fourni et produire un résumé...",
    expected_output="Un résumé structuré comprenant...",
    agent=None,  # Assigné lors de la création de l'équipage
)

Création de l'équipage

L'équipage est créé en assemblant les agents et les tâches :

def create_crew():
    lex_analyst = AnalysteJuridique()
    lex_pictor = LexPictor()
    lex_marketer = LexMarker()

    text_summary.agent = lex_analyst
    image_generation.agent = lex_pictor
    caption.agent = lex_marketer

    return Crew(
        agents=[lex_analyst, lex_pictor, lex_marketer],
        tasks=[text_summary, image_generation, caption],
    )

Avantages et inconvénients

Avantages

  • Modularité : Facilité à ajouter, modifier ou remplacer des agents
  • Spécialisation : Chaque agent peut être optimisé pour sa tâche
  • Flexibilité : Possibilité de définir des flux de travail complexes
  • Maintenabilité : Code plus organisé et plus facile à maintenir
  • Évolutivité : Facilité à ajouter de nouvelles fonctionnalités

Inconvénients

  • Complexité : Architecture plus complexe qu'un système monolithique
  • Coût : Utilisation de plusieurs appels API qui peuvent augmenter les coûts
  • Latence : Les flux séquentiels peuvent augmenter le temps de traitement total
  • Coordination : Nécessité de gérer la communication et la coordination entre agents

Alternatives considérées

Avant de choisir l'architecture multi-agents, nous avons considéré plusieurs alternatives :

Approche monolithique

Utiliser un seul modèle de langage pour toutes les tâches : - Avantage : Plus simple à implémenter - Inconvénient : Moins spécialisé, résultats potentiellement moins bons

Chaîne d'outils

Utiliser une chaîne d'outils spécialisés sans framework d'agents : - Avantage : Plus direct, moins de surcharge - Inconvénient : Moins flexible, plus difficile à étendre

Services séparés

Implémenter chaque fonctionnalité comme un microservice distinct : - Avantage : Meilleure isolation, possibilité de scaling indépendant - Inconvénient : Complexité opérationnelle accrue

Évolution future

L'architecture multi-agents de Lexigram est conçue pour évoluer :

  • Ajout de nouveaux agents : Par exemple, un agent de vérification factuelle
  • Parallélisation : Exécution simultanée de certaines tâches pour améliorer les performances
  • Agents spécialisés par domaine juridique : Agents experts dans différents domaines du droit
  • Méta-agents : Agents qui supervisent et coordonnent d'autres agents

Conclusion

L'architecture multi-agents offre un cadre puissant et flexible pour Lexigram, permettant de traiter efficacement les textes législatifs complexes et de les transformer en contenu Instagram engageant. Cette approche modulaire facilite également l'évolution future du système pour répondre à de nouveaux besoins ou intégrer de nouvelles technologies.

Voir aussi