- L'Agent de Replit a effacé une base de données de production - Zillow a perdu 304 millions de dollars à cause de son IA d'achat de maisons - iTutor a payé 365 000 $ lorsque l'IA a rejeté d'anciens candidats Des désastres liés à l'IA comme ceux-ci peuvent littéralement vous faire perdre votre emploi ! Apprenons à construire des Agents qui ne échouent pas en production (avec du code) :

Un défi majeur avec les agents IA orientés vers le client est qu'ils escaladent soit trop rapidement le problème à un agent humain (faible confinement), soit induisent l'utilisateur en erreur avec confiance. C'est pourquoi les systèmes IA orientés vers l'utilisateur ne peuvent pas simplement optimiser pour l'exactitude. Au lieu de cela, ils doivent également optimiser pour le "confinement", c'est-à-dire la fréquence à laquelle les agents résolvent le problème sans escalade. De plus, ce n'est pas seulement la fréquence des erreurs, mais leur gravité, surtout lorsque même le pire 0,001 % pourrait avoir de l'importance.

Aujourd'hui, utilisons Parlant (open-source avec 12k étoiles) pour construire un agent financier conversationnel conforme qui traite et approuve les prêts. Parlant est un cadre pour construire des agents orientés client qui se comportent exactement comme demandé. Mon fil ci-dessous explique ses principales caractéristiques.

1️⃣ Créer un Agent Nous commençons par définir un Agent d'approbation de prêt. Ensuite, nous déclarons quelques termes spécifiques au domaine que l'Agent pourrait avoir besoin de connaître pour répondre avec confiance. Vérifiez ceci 👇

2️⃣ Voyage Parlant introduit l'idée des Voyages. Ils informent l'Agent sur le flux de conversation en plusieurs étapes qui l'aide à guider l'utilisateur à travers la conversation comme prévu. Vérifiez ce parcours d'approbation de prêt 👇

Voici notre parcours : - Déterminer le type de prêt que l'utilisateur souhaite - Collecter les détails liés au prêt et aux revenus - Appeler l'outil pour vérifier l'éligibilité - Terminer si non éligible, sinon demander de télécharger des documents - Appeler l'outil pour traiter les documents téléchargés - Terminer si documents invalides, sinon prêt approuvé Vérifiez ceci 👇

3️⃣ Directives Les directives dans Parlant indiquent à l'agent comment aborder des situations spécifiques à travers des paires condition-action. Cela offre un meilleur contrôle sur le comportement de l'agent. Cela réduit les désalignements en veillant à ce que le comportement de l'agent soit en accord avec les besoins de l'entreprise. Vérifiez ceci👇

Nous pouvons faire plus de choses pour intégrer plus de contrôle, mais cette configuration simple elle-même donne un Agent puissant qui suit les instructions. Dans la vidéo ci-dessous, peu importe ce que j'essaie pour obtenir un prêt approuvé, l'Agent refuse de le faire. Vous pouvez également inspecter le raisonnement exact. Vérifiez ceci👇

C'est tout ! Si vous l'avez trouvé instructif, partagez-le avec votre réseau. Trouvez-moi → @_avichawla Chaque jour, je partage des tutoriels et des idées sur DS, ML, LLMs et RAGs.