Création d'un Agent

Créer un agent dans Semantic Kernel implique d’assembler plusieurs éléments : un noyau, des plugins, des fonctions et une logique de gestion des objectifs. Cet agent pourra exécuter des tâches, enchaîner des actions, ou répondre à des requêtes utilisateur en utilisant des fonctionnalités prédéfinies ou générées dynamiquement.

Voici un guide complet pour créer un premier agent en C#.

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1. Initialisation du noyau

Le noyau est le cœur de l’agent. Il orchestre les fonctions et les plugins.

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Orchestration;

var kernel = Kernel.Builder.Build();

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2. Ajouter des plugins ou des fonctions

Les plugins et fonctions offrent les capacités dont l’agent a besoin. Par exemple, on peut inclure un plugin pour manipuler du texte.

Ajouter un plugin depuis un fichier

var textPlugin = kernel.ImportPlugin("TextPlugin", "./Plugins/TextPlugin");

Ajouter une fonction native

Créez une fonction C# pour que l’agent puisse effectuer des tâches personnalisées.

using System;

kernel.CreateNativeFunction("ReverseText", async (context) =>
{
    string input = context["input"];
    char[] charArray = input.ToCharArray();
    Array.Reverse(charArray);
    return new string(charArray);
});

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3. Créer une fonction d’invite (prompt)

Les fonctions d’invite (ou prompt functions) permettent d’utiliser des modèles d’IA pour interagir en langage naturel.

Exemple : fonction pour résumer un texte

var summarizeFunction = kernel.CreateSemanticFunction(
    "Résume le texte suivant en une phrase : {{input}}",
    functionConfig: new FunctionConfig
    {
        Description = "Résumé de texte"
    }
);

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4. Configurer l’agent

Un agent utilise le noyau et les fonctions pour interpréter des objectifs et exécuter des actions.

Exemple : Créer une fonction agent simple

Une fonction qui reçoit une commande utilisateur et exécute la tâche appropriée.

var agentFunction = kernel.CreateSemanticFunction(
    "Pour répondre à la demande suivante : {{input}}, utilise une combinaison des plugins ou fonctions disponibles.",
    plugins: new[] { textPlugin, summarizeFunction }
);

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5. Ajouter une logique d’orchestration

L’agent peut traiter une requête en orchestrant plusieurs étapes.

Exemple : Appeler les plugins en fonction du contexte

var context = new ContextVariables();
context["input"] = "Voici un texte à résumer.";

var result = await kernel.RunAsync(context, "SummarizeText");

Console.WriteLine($"Résultat de l'agent : {result}");

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6. Étendre l’agent avec des planificateurs

Pour gérer des tâches complexes nécessitant plusieurs étapes, ajoutez un planificateur.

Ajouter un planificateur

var planner = kernel.GetPlanner();
var plan = await planner.CreatePlanAsync("Analyser un texte, puis le traduire.");

Ajouter des étapes dynamiques au plan

plan.AddStep("analyse", "Analyse du texte", async (context) =>
{
    context["analysis"] = await textPlugin.InvokeAsync(context["input"]);
});

plan.AddStep("translate", "Traduction", async (context) =>
{
    var analysis = context["analysis"];
    context["translation"] = await kernel.RunAsync(
        new ContextVariables { ["input"] = analysis },
        "TranslatePlugin"
    );
});

await kernel.RunAsync(context, plan);

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7. Exemple d’agent interactif

Agent assistant personnel

Cet agent répond aux questions et exécute des actions (par exemple, envoyer un message ou gérer un calendrier).

1. Ajouter des plugins :

var messagingPlugin = kernel.ImportPlugin("MessagingPlugin", "./Plugins/Messaging");
var calendarPlugin = kernel.ImportPlugin("CalendarPlugin", "./Plugins/Calendar");

2. Créer l’agent :

var assistantAgent = kernel.CreateSemanticFunction(
    "Je suis votre assistant personnel. Que voulez-vous faire ?",
    plugins: new[] { messagingPlugin, calendarPlugin }
);

3. Interaction utilisateur :

var userRequest = "Planifier une réunion demain à 15h.";
var context = new ContextVariables();
context["input"] = userRequest;

var assistantResponse = await kernel.RunAsync(context, assistantAgent);

Console.WriteLine($"Assistant : {assistantResponse}");

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8. Résultat attendu

L’agent :

• Comprend la commande utilisateur en langage naturel.
• Identifie les fonctions ou plugins nécessaires (par ex. calendrier).
• Exécute les actions pour répondre à la demande.
• Fournit une réponse sous une forme compréhensible pour l’utilisateur.

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Résumé

Créer un agent avec Semantic Kernel implique de :

1. Initialiser un noyau.
2. Ajouter des plugins ou fonctions personnalisées.
3. Configurer une logique d’orchestration.
4. Étendre l’agent avec des planificateurs pour des tâches complexes.

Avec ce guide, vous disposez des bases pour construire des agents intelligents, interactifs et polyvalents.