Créez votre propre interpréteur de code avec génération dynamique d'outils

Dans le domaine de l'IA et du machine learning, la capacité d'interagir avec le monde extérieur ou d'autres agents est cruciale. Cette interaction est souvent facilitée par l'appel d'outils, où un modèle de langage peut invoquer une fonction avec des arguments spécifiques. Traditionnellement, ces fonctions sont prédéfinies, limitant l'adaptabilité du modèle. Cependant, avec l'avènement de la génération dynamique d'outils, nous pouvons maintenant créer des outils à la volée, basés sur les requêtes des utilisateurs, en utilisant des modèles comme o3-mini.

Configuration de l'environnement

Pour commencer, vous devrez configurer un environnement d'exécution de code isolé. C'est crucial pour la sécurité, garantissant que tout code généré par le modèle de langage est exécuté dans un environnement confiné sans accès aux ressources de la machine hôte.

docker build -t python_sandbox:latest ./resources/docker

Définition des agents

Ensuite, définissez les agents qui interagiront avec l'environnement. Vous aurez besoin d'au moins deux agents :

1. Agent d'accès aux fichiers : Cet agent lit les fichiers et fournit du contexte au second agent.
2. Agent exécuteur de code Python : Cet agent génère du code Python basé sur la requête de l'utilisateur et l'exécute dans le conteneur Docker.

Orchestration des agents

Une fois les agents définis, vous pouvez orchestrer leur interaction. L'utilisateur fournit une tâche, qui est traitée par l'agent d'accès aux fichiers pour rassembler le contexte nécessaire. Ce contexte est ensuite transmis à l'agent exécuteur de code Python, qui génère et exécute le code Python approprié.

Exemple de scénario

Considérez un scénario où vous devez analyser des données d'accidents de la route pour déterminer les facteurs contribuant à la fréquence des accidents. En utilisant la génération dynamique d'outils, le modèle o3-mini peut générer du code Python pour effectuer cette analyse, l'exécuter dans le conteneur Docker et retourner les résultats.

Conclusion

En suivant ces étapes, vous pouvez construire un interpréteur de code personnalisé qui exploite la génération dynamique d'outils pour des applications IA flexibles, puissantes et économiques. Cette méthode améliore non seulement l'adaptabilité de vos solutions IA, mais assure également leur sécurité grâce à des environnements d'exécution isolés.

Référence : Build Your Own Code Interpreter - Dynamic Tool Generation and Execution With o3-mini par Mandeep Singh