Dans le domaine actuel de la visualisation de données, la génération de graphiques reflétant fidèlement des données complexes reste un défi subtil. Les graphiques doivent non seulement capturer la disposition, les couleurs et le placement du texte avec précision, mais aussi traduire ces détails visuels en code pour reproduire le design souhaité. Cependant, les méthodes traditionnelles reposent souvent sur des invites directes à des modèles vision-langage (VLM), tels que GPT-4V, ce qui pose souvent des difficultés lors de la conversion d'éléments visuels complexes en code Python syntaxiquement correct. Même de petites erreurs peuvent empêcher le graphique d'atteindre son objectif de conception.

Lors de la Conférence mondiale des développeurs 2025, SenseTime a annoncé le lancement de LazyLLM, une plateforme open source low-code visant à abaisser le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. Les développeurs peuvent désormais créer facilement des applications de grands modèles multi-agents complexes avec seulement environ 10 lignes de code. LazyLLM aide non seulement les utilisateurs à développer rapidement des applications d'IA, mais simplifie également le processus de développement grâce à des opérations simples, comme si l'on construisait avec des blocs de construction. Le nom LazyLLM, dérivé de "lazy" (paresseux), reflète l'objectif de SenseTime de permettre aux utilisateurs de…

Avec le développement de l'intelligence artificielle, les systèmes multi-agents deviennent de plus en plus performants pour traiter des tâches complexes dans divers domaines. Ces systèmes sont composés de plusieurs agents spécialisés qui collaborent en utilisant leurs compétences respectives pour atteindre un objectif commun. Cette collaboration s'avère particulièrement efficace dans des domaines tels que le raisonnement complexe, la programmation, la découverte de médicaments et l'assurance sécurité, car les interactions structurées entre les agents améliorent non seulement l'efficacité de la résolution de problèmes, mais permettent également une correction mutuelle, améliorant ainsi les résultats individuels. Des études montrent que cette approche collaborative surpasse souvent les méthodes traditionnelles pour les tâches nécessitant un raisonnement rigoureux ou une vérification factuelle.

H2O.ai a récemment annoncé le lancement de sa nouvelle plateforme multi-agents, h2oGPTe, qui combine des modèles d'intelligence artificielle générative et prédictive afin d'offrir aux entreprises des réponses plus cohérentes. Sri Ambati, fondateur et PDG de H2O.ai, a déclaré que l'un des principaux besoins des entreprises en matière d'agents IA est la cohérence des réponses. La plateforme h2oGPTe utilise les modèles propriétaires de H2O.ai, Mississippi et Danube, et peut également accéder à d'autres modèles.

Microsoft a récemment publié une bibliothèque Python captivante, TinyTroupe, un outil de simulation de personnalité multi-agents basé sur les grands modèles linguistiques (LLM). Les agents dans TinyTroupe, appelés TinyPersons, peuvent interagir et communiquer dans un environnement simulé. En utilisant la puissance des grands modèles linguistiques (LLM), notamment GPT-4, TinyTroupe peut générer des comportements simulés réalistes, permettant aux utilisateurs d'explorer divers scénarios de consommation.

Lors de la conférence mondiale Baidu 2024, Baidu a lancé un outil sans code innovant, "Miaoda". Lancé par Robin Li, fondateur de Baidu, cet outil intègre trois fonctions principales : la programmation sans code, la collaboration multi-agents et l'appel à plusieurs outils. Robin Li l'a qualifié de "l'outil de collaboration multi-agents le plus complexe de l'histoire de l'humanité".

L'équipe de recherche Microsoft a récemment publié Magnetic-One, un nouveau système multi-agents. Ce framework permet à un modèle d'IA de piloter plusieurs agents assistants pour collaborer à la réalisation de tâches complexes à plusieurs étapes, dans le but d'améliorer la productivité des particuliers et des entreprises. Microsoft qualifie Magnetic-One de système d'agents polyvalent, capable de réaliser la vision de longue date d'une productivité accrue et d'un changement de style de vie. Magnetic-One est un projet open source, accessible aux chercheurs et développeurs pour une personnalisation...

Dans le contexte de l'évolution rapide de l'intelligence artificielle, les développeurs sont confrontés à un défi majeur : la gestion efficace de systèmes multi-agents complexes. Ces systèmes impliquent la collaboration de plusieurs agents d'IA, mais leur coordination et leur contrôle restent souvent difficiles. De plus, certaines solutions actuelles nécessitent des ressources importantes, ce qui complique leur déploiement et leurs tests. Pour résoudre ce problème, OpenAI a présenté Swarm, un outil expérimental visant à simplifier la gestion et la coordination des multi-agents.

Swarm, le framework expérimental récemment lancé par l’équipe OpenAI Solutions, ouvre de nouvelles perspectives dans le domaine de l’IA. Cet ensemble d’outils léger, conçu pour construire, orchestrer et déployer des systèmes multi-agents, révolutionne notre façon d’aborder les tâches complexes. Le concept central de Swarm est de permettre la collaboration de plusieurs agents IA, chacun ayant des tâches et des capacités spécifiques. Grâce à des mécanismes de collaboration soigneusement conçus, ces agents IA peuvent travailler ensemble comme une équipe efficace pour accomplir des tâches complexes.

OpenAI a récemment annoncé qu'il recrutait des ingénieurs en apprentissage automatique pour sa nouvelle équipe de recherche sur les multi-agents. L'annonce a été faite par Noam Brown, chercheur scientifique chez OpenAI, sur les réseaux sociaux. Il a déclaré : « Nous pensons que les multi-agents constituent une voie importante pour améliorer les capacités de raisonnement de l'IA, et une expérience préalable avec les multi-agents n'est pas indispensable. » Brown a également encouragé les professionnels intéressés par ce domaine à postuler. Lors d'une récente interview, Open...

La technologie de conversion texte-SQL permet aux utilisateurs ordinaires d'interroger facilement les bases de données en langage naturel, mais la conversion précise en commandes SQL face à des structures de bases de données complexes reste un défi. Une équipe de recherche de l'Université du Sud de la Chine et de l'Université Tsinghua propose une nouvelle méthode : MAG-SQL (modèle de génération multi-agents), visant à améliorer la précision de ce processus. MAG-SQL repose sur la coopération de plusieurs agents, notamment un « lieur de schémas souples », un « décomposeur objectif-condition », un « générateur de sous-SQL » et un « correcteur de sous-SQL », permettant de

Les laboratoires IA de Tencent ont récemment lancé un nouveau framework multi-agents appelé « TRANSAGENTS », spécialement conçu pour la traduction de contenus littéraires très longs. Ce framework révolutionnera le domaine de la traduction littéraire et offrira aux lecteurs une expérience de lecture interculturelle enrichie.

Les chercheurs ont publié en open source sur GitHub un projet nommé AgentTuning, proposant une nouvelle méthode d'ajustement des modèles linguistiques. AgentTuning utilise les trajectoires d'interaction dans des tâches multi-agents pour entraîner et ajuster les modèles linguistiques afin qu'ils s'adaptent à différentes tâches et scénarios. Cette méthode permet d'améliorer l'efficacité et les capacités de généralisation des modèles linguistiques, tout en réduisant le travail d'ajustement manuel. AgentTuning a déjà été utilisé dans plusieurs domaines du traitement du langage naturel, tels que la génération de dialogues, les systèmes de questions-réponses et la génération de résumés.

L'équipe de recherche Waymo présente MotionLM, une méthode pour prédire le comportement des acteurs de la circulation routière. Contrairement aux méthodes traditionnelles, MotionLM utilise la modélisation linguistique et ne nécessite pas d'algorithmes d'optimisation complexes. Cette méthode offre d'excellents résultats dans la prédiction du comportement des acteurs de la circulation et convient aux véhicules autonomes. MotionLM peut simuler les relations de cause à effet temporelles, améliorant ainsi la précision des prédictions. Cette approche novatrice devrait contribuer au développement du domaine de la conduite autonome.

Une recherche du MIT a révélé que les débats multi-agents peuvent améliorer considérablement la précision et les capacités de raisonnement des modèles d'IA. La méthode de débat réduit les hallucinations et aide les modèles à améliorer leur réactivité. Plusieurs systèmes d'IA débattant de la réponse à une question sont plus précis qu'un seul système. Cette méthode peut être utilisée pour la collaboration entre différents modèles linguistiques afin d'améliorer les résultats. Cette découverte offre de nouvelles perspectives au domaine de l'IA, améliorant la fiabilité et les capacités de raisonnement des modèles linguistiques.