Créer un interpréteur de code personnalisé pour les agents LLM

Dans le domaine de l'IA et du machine learning, la capacité de générer et d'exécuter dynamiquement du code basé sur les requêtes des utilisateurs est révolutionnaire. Cet article explore le processus de création d'un interpréteur de code personnalisé pour les agents de grands modèles de langage (LLM), une solution qui offre une flexibilité et une sécurité inégalées par rapport aux interpréteurs intégrés fournis par les fournisseurs d'API.

Pourquoi créer un interpréteur de code personnalisé ?

Les interpréteurs de code intégrés, comme ceux proposés par l'API Assistants d'OpenAI, sont puissants mais présentent des limitations. Celles-ci incluent un support limité de langages ou de bibliothèques, une incompatibilité avec certaines tâches, des contraintes de modèle, des considérations de coût et des limitations de taille de fichier. Un interpréteur de code personnalisé résout ces problèmes en permettant aux développeurs d'adapter l'environnement à leurs besoins spécifiques.

Le concept central : l'appel dynamique d'outils

Au cœur de cette approche se trouve le concept d'« appel dynamique d'outils », où un LLM peut générer et exécuter des blocs de code à la volée. Cette méthode est particulièrement utile pour des tâches comme l'analyse de données, la génération de workflows de machine learning et l'automatisation de processus.

Guide étape par étape

Étape 1 : Configurer un environnement d'exécution de code isolé

Pour assurer la sécurité, il est crucial d'exécuter le code généré par le LLM dans un environnement isolé. Les conteneurs Docker sont idéaux à cet effet, car ils restreignent l'accès aux ressources de la machine hôte.

# Construire l'image Docker
docker build -t python_sandbox:latest ./resources/docker
 
# Exécuter le conteneur en mode restreint
docker run -d --name sandbox --network none --cap-drop all --pids-limit 64 --tmpfs /tmp:rw,size=64M python_sandbox:latest sleep infinity

Étape 2 : Définir et tester les agents

Deux agents sont définis pour cette application :

1. FileAccessAgent : Lit les fichiers de la machine hôte et fournit du contexte au PythonCodeExecAgent.
2. PythonCodeExecAgent : Génère du code Python basé sur les requêtes utilisateur et l'exécute dans le conteneur Docker.

from resources.registry.agents.file_access_agent import FileAccessAgent
from resources.registry.agents.python_code_exec_agent import PythonExecAgent
 
# Instancier les agents
file_ingestion_agent = FileAccessAgent()
data_analysis_agent = PythonExecAgent()
 
# Exécution de tâche
file_ingestion_agent_output = file_ingestion_agent.task(prompt)
data_analysis_agent.add_context(prompt)
data_analysis_agent.add_context(file_ingestion_agent_output)
 
# Boucle d'interaction utilisateur
while True:
    user_input = input("Tapez votre question relative aux données du fichier. Tapez 'exit' pour quitter.")
    if user_input == "exit":
        break
    data_analysis_agent_output = data_analysis_agent.task(user_input)
    print(data_analysis_agent_output)

Étape 3 : Configurer l'orchestration agentique

La boucle d'orchestration demande à l'utilisateur des tâches, appelle les agents appropriés et affiche la sortie. Cette configuration assure une interaction fluide entre l'utilisateur et les agents LLM.

Conclusion

Créer un interpréteur de code personnalisé pour les agents LLM offre une solution flexible et sécurisée pour exécuter du code généré dynamiquement. En suivant les étapes décrites dans cet article, les développeurs peuvent créer des applications IA puissantes capables de gérer un large éventail de tâches.

Référence : OpenAI Cookbook par Mmsingh-openai