Notes pratiques : Acquisition de compétences avec des agents profonds dans l’IA agente
Guide pratique détaillé des notes pratiques : Acquisition de compétences avec les agents profonds dans l’IA agente – contrats, vérifications et emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes qui mettent en œuvre ce modèle.
Utilisez ceci comme une version révisée destinée aux opérateurs des idées présentées dans « Learning Skills with Deep Agents in Agentic AI » : étapes claires, emplacements de code ordonnés et notes de récupération qui survivent au transfert de tâches. L’étape « Aperçu » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours optimal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie du produit, et non d’une mise en forme ultérieure.
Apprentissage par renforcement profond et acquisition de compétences
Pour la phase d’apprentissage par renforcement profond, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un processus embrouillé. Faites approuver par des humains les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
Architecture DeepAgents et algorithmes d’apprentissage
Pour la phase d’architecture et d’apprentissage de DeepAgents, définissez les entrées, le responsable de l’étape ainsi que les critères de fin avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définissez des vérifications de succès et refusez toute exécution partielle silencieuse. Faites approuver par un humain les étapes qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. Une connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
Plan de mise en œuvre bout en bout
Pendant l’étape du plan de mise en œuvre bout en bout, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Faites approuver par un humain les étapes qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier. Pendant l’étape du plan de mise en œuvre bout en bout, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours idéal et le parcours de récupération. Les tentatives de réexécution, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non quelque chose à ajouter ultérieurement.
Améliorez-le.# Install deepagents and necessary tools
!pip install --upgrade deepagents langchain tavily-python
# Import libraries and set API keys (e.g., for LLM and search tool)
import os
from getpass import getpass
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("OpenAI API Key: ")
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = getpass("Tavily API Key: ")
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import FilesystemBackend
from deepagents.middleware.filesystem import FileData
from langchain.chat_models import init_chat_model
from tavily import TavilyClient
Définition de l’agent et des compétences
Lors de la phase de définition de l’agent, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
from deepagents import create_deep_agent
# Assume we have local skill directories under "./skills"
skill_dirs = ["./skills/pdf_processing", "./skills/data_analysis"]
agent = create_deep_agent(
model=model,
system_prompt="""
You are a highly capable AI assistant. Your objectives:
1. Break tasks into steps using write_todos().
2. Use internet_search and file tools to gather and store information.
3. When given a task, plan and execute it step-by-step, writing to files as needed.
4. Load skills from the filesystem to handle specialized tasks when relevant.
5. Summarize results and refine final output before returning.
""",
tools=[internet_search], # Web search tool
backend=FilesystemBackend(root_dir="./workspace"), # Persistent file storage
skills=skill_dirs, # Load skills from local directories
)
skills/
├── pdf_processing/
│ └── SKILL.md
└── data_analysis/
├── SKILL.md
└── analysis_script.py
---
name: pdf-processing
description: Skill to extract and analyze content from PDF documents.
---
# PDF Processing Skill
To use this skill, follow these steps:
1. Use `pdf-tools` to read PDF content.
2. Summarize key findings from the PDF text.
...
Exemple d’interaction
Lors de l’étape d’Interaction d’exemple, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès, et refusez les terminations partielles silencieuses. Faites un point après des étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
from langchain.schema import HumanMessage
query = "Organize the latest quarterly sales data and write a summary report."
response = agent.invoke({
"messages": [HumanMessage(content=query)]
})
print(response["messages"][-1]["content"])
Test et évaluation
Lors de la phase de test et d’évaluation, notez d’abord les conditions prévues : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle garantit l’intégrité des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Créez un point de contrôle après chaque étape coûteuse. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lors de la phase de test et d’évaluation, notez d’abord les conditions prévues : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle garantit l’intégrité des modifications ultérieures du code. Documentez en même temps le parcours normal et les scénarios de récupération. Les tentatives de réessai, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures.
Architecture du système et déploiement
La phase d’architecture et de déploiement du système fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une entité mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’erreur doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Maintenez l’état des graphes simple et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.
+------------------+ +--------------+
| Client/User | <--> | API Gateway | <---> [HTTP requests]
+------------------+ +------+-------+
|
v
+-------------+
| AgentCore | <-- AWS Bedrock AgentCore (managed runtime)
+-------------+
|
+-------------+-------------+
| |
+-------------------+ +-------------------+
| Deep Agent Service | | Storage (S3/DB) | <-- File/memory backend, logs
+-------------------+ +-------------------+
| |
+-------------+-------------+
|
+---------------+
| LLM Models | <-- e.g., OpenAI, Anthropic, local LLMs
+---------------+
Exemple de code : Création et invocation d’un agent profond
L’exemple de code pour la création et le déploiement fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un cas réussi exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définites des vérifications de succès et refusez toute mise en œuvre partielle silencieuse. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a modifié tel champ et perturbent la reprise après interruption.
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import FilesystemBackend
from deepagents.middleware.filesystem import FileData
from langchain.chat_models import init_chat_model
from tavily import TavilyClient
import os
def setup_agent():
"""Initialize the Deep Agent with tools, skills, and system prompt."""
# Model and tools initialization
model = init_chat_model(model="openai:gpt-4o")
tavily_client = TavilyClient(api_key=os.environ["TAVILY_API_KEY"])
def web_search(query: str, max_results: int = 3) -> str:
results = tavily_client.search(query, max_results=max_results)
return "\n".join(f"{r.title}: {r.summary}" for r in results)
# Create the deep agent with planning, files, and skills
try:
agent = create_deep_agent(
model=model,
tools=[web_search],
system_prompt="""You are an expert agent. Your workflow:
1. Create a plan with write_todos().
2. Use tools (e.g. web_search) and file system to research and work.
3. If specialized tasks arise, load relevant skills from the 'skills' directory.
4. Save results and refine the output at each step.
""",
backend=FilesystemBackend(root_dir="./workspace"),
skills=["./skills/pdf_processing", "./skills/data_analysis"]
)
return agent
except Exception as e:
print(f"Error initializing agent: {e}")
raise
def invoke_agent(agent, user_query):
"""Invoke the agent on a user query and return the final answer."""
try:
messages = [{"role": "user", "content": user_query}]
result = agent.invoke({"messages": messages})
return result["messages"][-1]["content"]
except Exception as e:
print(f"Agent invocation failed: {e}")
return None
# Example usage
if __name__ == "__main__":
agent = setup_agent()
task = "Analyze the recent research on climate change and summarize key findings."
answer = invoke_agent(agent, task)
print("Agent response:", answer)
Un message de notre fondateur
Le message A de notre environnement de test fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Maintenez l’état du graphe simple et typé. Les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a écrit tel champ et perturbent la reprise après interruption. Le message A de notre environnement de test fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours réussi et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure.
Liste de contrôle opérationnelle
Lors de l’étape du tableau de contrôle opérationnel, notez d’abord les éléments requis par le contrat : les données nécessaires, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Ce tableau permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code.
Gardez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système.
Faites un point après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel au LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
Fixez les versions des dépendances et enregistrez le digest de l’image ayant servi à exécuter la démonstration. La reproductibilité vaut mieux que les connaissances propres à un groupe.
Dokumentez ensemble le parcours normal et celui de récupération. Les tentatives de réessai, les contrôles humains et la gestion des messages échoués font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures.
Point de contrôle après des étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel au LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
Au préalable de promouvoir la pile, figez les versions, capturez une transcription d’ référence pour le chemin critique, et confirmez les étapes de rollback. Les environnements partagés nécessitent des limites de débit, des vérifications d’attribution, ainsi qu’un responsable clair pour la rotation des secrets. Préférez une fiabilité banale à des démonstrations originales mais éphémères.
Note de lot pour 716df844b0ca : gardez les clés du fournisseur hors du répertoire, fixez un plafond pour les tokens par session, et stockez les transcriptions à côté des fichiers d’évaluation afin que les remplacements ultérieurs de modèles restent comparables.
Lors de la réalisation de l’étape 0 des notes de renforcement, notez d’abord les exigences : entrées requises, signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés.
Détail de renforcement 0/862 : mesurez le temps d’exécution réel, la catégorie de l’erreur et la consommation de jetons pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver la modification en vous basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des observations subjectives.
L’étape 1 des notes de renforcement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal de fonctionnement, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives de répétition, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures.
Détail de renforcement 1/862 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Pour la deuxième étape du renforcement, définir les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérer cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donner des noms aux artefacts, définir des vérifications de succès et refuser toute complétion partielle silencieuse.
Détail de renforcement 2/862 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Lors de la réalisation de l’étape 3 des notes de renforcement, notez d’abord les éléments essentiels : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code.
Gardez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les administrateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système.
Détail de renforcement 3/862 : mesurez le temps d’exécution, la classe de l’erreur et l’utilisation des tokens pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver la modification en vous basant sur un ensemble de critères prédéfinis plutôt que sur des observations subjectives.
L’étape 4 des notes de renforcement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal de fonctionnement, un cas d’échec et les notes relatives au retrait avant d’élargir le périmètre des travaux.
Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’erreur doit permettre d’identifier une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé.
Détail de renforcement 4/862 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des observations anecdotiques.
Pour l’étape 5 de la note de renforcement, définir les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’achèvement avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrer les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts permet d’éviter des factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés.
Détail de renforcement 5/862 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des observations anecdotiques.
Lors de l’étape 6 des notes de renforcement, notez d’abord les conditions contractuelles : entrées requises, signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations apportées ultérieurement.
Détail de renforcement 6/862 : mesurez le temps d’exécution, la catégorie de l’erreur et l’utilisation des tokens pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver la modification en vous basant sur un ensemble de questions prédéfinies plutôt que sur des observations subjectives.
L’étape 7 des notes de renforcement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Recueillez un exemple idéal de fonctionnement, un cas d’échec et une note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès et refusez les terminaisons partielles silencieuses.
Détail de renforcement 7/862 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Pour l’étape 8 de la note de renforcement, définir les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conserver la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les stocks de secrets et les flags fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système.
Détail de renforcement 8/862 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.