Le développement de l'IA a atteint un stade vraiment intéressant. Il ne s'agit plus seulement d'avoir le modèle le plus grand et le plus puissant. Le véritable enjeu est de faire en sorte que ce modèle accomplisse des tâches complexes et en plusieurs étapes de manière fiable. Bien sûr, amener une IA à faire quelque chose de cool une fois, c'est facile. Mais l'amener à faire la bonne chose, à chaque fois ? C'est une toute autre histoire.
Lorsque vous décidez de créer un agent d'IA, vous vous retrouverez à la croisée des chemins, avec deux voies principales :
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La voie directe : vous utilisez un modèle puissant et brut comme GPT-4 Turbo directement depuis son API. Vous lui indiquez les outils qu'il peut utiliser et, en gros, vous le laissez se débrouiller tout seul.
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La voie du framework : vous utilisez un framework structuré comme AgentKit pour guider délibérément la pensée du modèle, en décomposant les grandes tâches en étapes plus petites et plus faciles à gérer.
Ce guide vous présentera les deux méthodes, en les comparant directement. Nous examinerons les compromis en termes de performance, de fiabilité et de la quantité de travail nécessaire pour mettre en place un agent fonctionnel.
Que sont AgentKit et GPT-4 Turbo ?
Avant de nous lancer dans une comparaison complète, assurons-nous d'être sur la même longueur d'onde concernant ces deux technologies. Elles ne sont pas vraiment concurrentes ; elles représentent simplement deux manières très différentes d'envisager la création avec l'IA.
Qu'est-ce qu'AgentKit ?
AgentKit est un framework pour créer des agents d'IA qui suivent un « processus de pensée » structuré. Voyez-le moins comme un cerveau et plus comme l'échafaudage qui soutient le cerveau. Il est basé sur une idée d'un article intitulé Flow Engineering with Graphs, not Coding, où chaque étape logique que l'agent effectue est un « nœud » dans un graphe dynamique.
Son unique objectif est de forcer l'agent à suivre un chemin de raisonnement clair, étape par étape. Cela rend son comportement beaucoup plus prévisible et fiable, ce qui est exactement ce dont vous avez besoin lorsque vous automatisez des tâches compliquées qui ne peuvent pas se permettre de dérailler.
Qu'est-ce que GPT-4 Turbo ?
GPT-4 Turbo est un modèle de langage massif et polyvalent d'OpenAI. C'est le moteur. Pour les tâches de type agent, il dispose d'une puissance considérable : une énorme fenêtre de contexte de 128 000 jetons pour se souvenir de longues conversations, des capacités de raisonnement impressionnantes et une fonctionnalité intégrée pour « l'utilisation d'outils » qui lui permet de communiquer avec des API externes.
Avec GPT-4 Turbo, l'idée est de programmer le moteur directement. Vous lui donnez les clés, vous lui indiquez une direction et vous faites confiance à sa propre logique pour gérer le reste.
Comparaison des capacités de base pour le développement d'agents
La plus grande différence entre ces deux approches réside dans la manière dont elles gèrent le raisonnement de l'IA. L'une rend l'ensemble du processus explicite et visible, tandis que l'autre le garde enfermé à l'intérieur du modèle.
Comment AgentKit structure le raisonnement avec des graphes
AgentKit fonctionne en décomposant une tâche en une série de nœuds. Chaque nœud est une minuscule sous-tâche avec son propre prompt. Pour un agent de service client, un flux simple pourrait ressembler à ceci :
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Nœud 1 : « Résumez le problème du client à partir de son premier message. »
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Nœud 2 : « D'après ce résumé, s'agit-il d'une commande ? »
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Nœud 3 (si oui) : « Utilisez l'outil "getOrderStatus" avec l'adresse e-mail du client. »
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Nœud 4 (si non) : « C'est trop complexe, transférez-le à un agent humain. »
L'aspect intéressant est que ce graphe peut changer en cours de route. Par exemple, si l'outil "getOrderStatus" renvoie « retardé », l'agent peut ajouter une nouvelle étape à son plan à la volée : « S'excuser pour le retard et rédiger un message offrant une réduction. »
Cette approche modulaire est une bouée de sauvetage. Elle rend le comportement de l'agent transparent, de sorte que lorsque quelque chose ne va pas, vous pouvez voir exactement quelle étape a échoué. Elle vous donne également un contrôle précis, vous permettant d'appliquer des règles métier spécifiques sans essayer de les entasser toutes dans un seul prompt géant et compliqué.
Ainsi, un ticket client arrive, l'agent le résume, puis vérifie s'il s'agit d'une question sur une commande. Si c'est le cas, il utilise un outil pour vérifier le statut. Si la commande est retardée, il rédige des excuses avec une réduction. Sinon, il donne simplement une simple mise à jour. Mais si le ticket initial ne concernait pas du tout une commande, il le transmet immédiatement à un humain.
Comment GPT-4 Turbo permet un comportement d'agent avec l'utilisation d'outils
L'astuce principale de GPT-4 Turbo pour créer des agents est sa capacité à utiliser des outils. Vous donnez simplement au modèle une liste de fonctions qu'il peut utiliser (comme « getOrderStatus » ou « processRefund »), et il décide lesquelles appeler en fonction de la demande de l'utilisateur.
Le hic ? L'ensemble du processus de prise de décision se déroule à l'intérieur du modèle. Il décide si, quand et comment utiliser un outil, ce qui peut souvent donner l'impression d'une boîte noire. Quand ça marche, c'est magique. Quand ça ne marche pas, essayer de comprendre pourquoi peut être incroyablement frustrant.
Performance dans des scénarios réels
Alors, comment ces différentes approches se comportent-elles réellement lorsque vous les mettez au travail ?
L'avantage d'AgentKit dans les tâches complexes en plusieurs étapes
La méthode structurée et par étapes explique pourquoi AgentKit obtient de si bons résultats sur des tests de référence exigeants comme la simulation de e-commerce WebShop et le jeu en monde ouvert Crafter.
La structure en graphe aide à empêcher les petites erreurs de se transformer en échecs totaux. Parce que chaque étape est un nœud distinct, un problème dans une partie du processus ne fait pas s'effondrer l'ensemble. Le système peut identifier où il a échoué et essayer un chemin différent.
Par exemple, dans la simulation du jeu Crafter, un agent construit avec AgentKit a pu se rendre compte que son premier plan ne fonctionnait pas (comme ne pas avoir assez de bois pour fabriquer une table). Il a ensuite compris ce qui lui manquait (la quantité de bois nécessaire), a appris la bonne quantité et a automatiquement mis à jour son plan. Essayer d'amener un modèle GPT-4 Turbo brut à faire ce genre d'autocorrection nécessiterait une ingénierie de prompt ridiculement complexe et fragile.
Là où GPT-4 Turbo brille (et là où il échoue)
Soyons clairs : GPT-4 Turbo est une véritable centrale. Il est excellent pour construire rapidement des prototypes et pour les tâches qui suivent une ligne droite et simple. Si vous avez juste besoin d'un agent pour effectuer une seule action ou une courte chaîne d'utilisations d'outils, il peut fonctionner incroyablement bien.
Mais à mesure que les tâches se compliquent, cette dépendance à la logique interne cachée du modèle devient un problème. Sans un framework pour le guider, il est beaucoup plus difficile d'appliquer des règles métier spécifiques, de s'assurer qu'il se comporte de manière cohérente ou de le faire récupérer gracieusement lorsque les choses tournent mal. La « boîte noire » qui le rend si facile à démarrer devient son plus grand inconvénient lorsque vous essayez de construire quelque chose de sérieux.
| Caractéristique | AgentKit (Approche Framework) | GPT-4 Turbo (Approche API Directe) |
|---|---|---|
| Structure du raisonnement | Transparente, modulaire et facile à suivre | Cachée dans le modèle, tout ou rien |
| Fiabilité sur les tâches complexes | Plus fiable grâce à une logique contrôlée et par étapes | Aléatoire, peut être fragile et sujet aux erreurs |
| Adaptabilité | Élevée, peut gérer des flux de travail dynamiques et conditionnels | Modérée, nécessite des prompts complexes à plusieurs tours |
| Utilisation précise des outils | Solide, car les paramètres font partie de la logique de chaque étape | Peu fiable, peut ignorer ou omettre des paramètres clés |
| Charge de développement | Configuration initiale lourde et courbe d'apprentissage pour le framework | Simple au début, mais devient un cauchemar de maintenance |
L'expérience du développeur : construire et maintenir votre agent
Soyons pratiques et parlons du temps, de l'argent et des maux de tête liés à la création et à la maintenance de votre agent d'IA.
Les coûts cachés d'une approche DIY
AgentKit et GPT-4 Turbo sont des outils pour les développeurs, pas de simples solutions prêtes à l'emploi. Construire avec eux signifie que vous êtes responsable de l'écriture du code, de la gestion des clés d'API, de la gestion correcte des erreurs et de la mise en place d'une surveillance constante.
Coût de GPT-4 Turbo : Le prix que vous voyez est le coût de l'API par jeton, mais ce n'est que le début. Le coût réel réside dans les innombrables heures de développement que vous consacrerez à l'ingénierie des prompts, aux tests et au débogage du modèle lorsqu'il fait quelque chose d'étrange. Chaque fois qu'il ne parvient pas à utiliser un outil correctement ou qu'il invente quelque chose, c'est plus de temps d'ingénierie passé à corriger les choses.
Une capture d'écran de la page de tarification d'AgentKit, illustrant les coûts impliqués dans la comparaison AgentKit vs GPT-4 Turbo.Coût d'AgentKit : Même si le framework lui-même est open-source, les appels LLM qu'il effectue en arrière-plan coûtent toujours de l'argent. Plus important encore, vous prenez en charge le travail d'ingénierie pour configurer, personnaliser, héberger et maintenir l'ensemble du système. C'est un investissement important, tant au départ que sur le long terme.
Un chemin plus simple et plus rapide vers des agents d'IA prêts pour la production
La complexité des deux approches DIY met vraiment en évidence la valeur d'une plateforme gérée comme eesel AI. Nous avons conçu eesel AI pour résoudre précisément ces problèmes, en vous donnant la puissance d'un framework d'agent structuré sans l'énorme effort de développement. Notre objectif est simple : vous permettre de vous lancer en quelques minutes, pas en quelques mois.
Voici comment nous relevons les défis dont nous avons parlé :
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Vraiment en libre-service : Fini les démonstrations obligatoires ou les longs appels commerciaux. Vous pouvez vous inscrire, connecter votre service d'assistance et créer votre premier agent d'IA tout seul, en quelques minutes seulement.
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Intégrations en un clic : Connectez-vous instantanément aux plateformes que vous utilisez déjà, comme Zendesk, Freshdesk, Slack, et plus encore. Vous n'avez pas à écrire une seule ligne de code d'API.
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Contrôle total : Notre moteur de flux de travail visuel et notre éditeur de prompts vous offrent le même niveau de contrôle qu'un framework comme AgentKit, mais via une interface réellement facile à utiliser. Vous pouvez définir la personnalité de l'IA, limiter ses connaissances et créer des actions personnalisées sans être un expert en Python.
Choisir la bonne approche pour vos besoins
Alors, AgentKit vs GPT-4 Turbo : lequel choisir ?
Si vous êtes un amateur ou si vous travaillez sur un projet de R&D pour voir de quoi l'IA est capable, alors construire avec des outils de développement comme AgentKit ou directement sur GPT-4 Turbo est une excellente façon d'apprendre. Ils vous donnent une compréhension très approfondie du fonctionnement de ces systèmes en coulisses.
Cependant, pour les entreprises qui ont besoin de déployer des agents d'IA fiables, évolutifs et maintenables pour des tâches importantes comme le support client, une plateforme gérée est beaucoup plus logique. La voie du DIY vous oblige à échanger des résultats commerciaux immédiats contre un projet de développement long, coûteux et risqué.
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Au lieu de passer les prochains mois à essayer de construire un agent à partir de zéro, vous pouvez en déployer un qui apprend de vos articles d'aide, de vos anciens tickets et de vos documents internes en quelques minutes.
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Foire aux questions
AgentKit fournit un framework structuré, guidant le raisonnement d'un agent d'IA à travers des nœuds explicites et par étapes. À l'inverse, GPT-4 Turbo permet une programmation directe, s'appuyant sur sa logique interne pour gérer les tâches et l'utilisation d'outils, ce qui peut souvent donner l'impression d'une boîte noire.
AgentKit offre généralement une plus grande fiabilité pour les tâches complexes grâce à son raisonnement modulaire basé sur des graphes. Cette structure aide à empêcher les erreurs de se propager en cascade et permet un débogage et un contrôle plus clairs par rapport à la prise de décision interne plus opaque de GPT-4 Turbo.
AgentKit implique une configuration initiale plus lourde et une courbe d'apprentissage pour le framework, mais offre un contrôle précis et une grande transparence. GPT-4 Turbo peut être plus simple au début pour les prototypes, mais maintenir la cohérence et déboguer les problèmes dans des scénarios complexes peut devenir un défi majeur et un « cauchemar de maintenance » en raison de sa nature de boîte noire.
AgentKit intègre l'utilisation d'outils directement dans son flux de travail structuré, assurant une gestion précise des paramètres car elle fait partie de la logique explicite de chaque étape. GPT-4 Turbo s'appuie sur sa capacité inhérente à décider quand et comment utiliser les outils, ce qui l'amène parfois à ignorer ou à mal comprendre des paramètres cruciaux.
Pour AgentKit comme pour GPT-4 Turbo, le principal coût caché réside dans les heures de développement consacrées à l'ingénierie des prompts, aux tests approfondis et au débogage. AgentKit nécessite un investissement dans la mise en place et la maintenance du framework lui-même, tandis que GPT-4 Turbo entraîne un temps considérable pour corriger et affiner son comportement lorsque sa logique interne fait défaut.
AgentKit est mieux adapté aux entreprises ayant besoin d'agents hautement fiables, transparents et contrôlables pour des tâches critiques en plusieurs étapes. GPT-4 Turbo est excellent pour les prototypes rapides, la R&D ou des tâches plus simples à action unique où sa logique interne est suffisante, mais il éprouve des difficultés avec les opérations complexes et soumises à des règles strictes.
