Création d'un routeur de discussion alimenté par l'IA à l'aide de la plate-forme d'agent d'IA Oracle Cloud Infrastructure

Introduction

Ce tutoriel explique comment créer un agent d'IA Oracle Cloud Infrastructure (OCI) qui acheminera l'entrée utilisateur en fonction de son contexte vers les LLM hébergés dans le service OCI Generative AI à l'aide du kit de développement d'agent Oracle Cloud Infrastructure (OCI ADK). Vous apprendrez à packager la logique de service OCI en tant qu'outils, à créer un agent d'IA qui interprète le langage naturel et à obtenir efficacement des réponses en fonction du contexte. Cela tire le meilleur parti des LLM hébergés dans OCI à l'aide d'agents d'IA.

Dans le cadre de ce tutoriel, nous n'utiliserons que deux LLM dans le back-end. Si l'entrée de l'utilisateur est basée sur la génération de contenu ou la synthèse de texte, cette entrée est envoyée à Llama 3.3 70B. Si l'entrée de l'utilisateur concerne le codage ou les mathématiques, elle est envoyée à Llama 4 Maverick hébergé sur les services OCI Generative AI.

Remarque :

Une connaissance des opérations OCI de base et du développement Python est utile, mais pas nécessaire.

Assurez-vous que votre compte d'utilisateur et de service OCI dispose de droits d'accès pour accéder aux services et adresses d'agent OCI Generative AI dans OCI.

Une fois votre premier agent d'IA configuré, vous pouvez facilement l'étendre avec de nouveaux outils pour couvrir des services OCI supplémentaires en les définissant et en les inscrivant à l'aide de l'interface de la boîte à outils OCI ADK.

Objectifs

Découvrez l'architecture et le workflow des agents d'IA OCI et d'OCI ADK.
Développer des toolkits personnalisés.
Configurez, enregistrez et exécutez un agent d'IA qui répond le mieux en fonction du contexte.
Utilisez l'agent d'IA pour utiliser les services de discussion OCI Generative AI.
Réutilisez cette formation pour développer des agents similaires avec des services OCI à l'aide d'OCI ADK.

Prérequis

Installez uv : installez uv à l'aide de la commande suivante, conformément à votre système d'exploitation.
- macOS/Linux :
```
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```
- Windows :
```
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
```
Créer un environnement virtuel : accédez au répertoire de votre projet et créez un environnement virtuel à l'aide de la commande uv.
```
uv venv
```
Activation de l'environnement virtuel : activez l'environnement virtuel.
- macOS/Linux :
```
source .venv/bin/activate
```
- Windows :
```
.venv\Scripts\activate
```
Installer les packages requis : installez les packages nécessaires à l'aide de la commande uv.
```
uv pip install oci "oci[adk]" rich pydantic docstring_parser
```
Assurez-vous d'avoir :
- Informations d'identification et configurations OCI valides. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubriqueConfiguration du fichier de configuration.
- Stratégies Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management (OCI IAM) permettant d'accéder aux services OCI Generative AI et d'inscrire et d'utiliser des adresses d'agent.
- Adresse d'agent OCI disponible ou possibilité d'en créer une.

Tâche 1 : création d'un agent OCI AI à partir de la console OCI

La plate-forme d'agent d'IA Oracle Cloud Infrastructure (plate-forme d'agent d'IA OCI) vous permet de créer des assistants intelligents qui interprètent les questions des utilisateurs, planifient les actions et appellent des outils personnalisés ou intégrés (compétences) par rapport aux API OCI. Chaque outil est packagé en tant que classe Python avec des méthodes spécifiques, ce qui confirme le système d'inscription des outils d'OCI ADK.

Connectez-vous à la console OCI, accédez à Agents d'IA générative et cliquez sur Créer un agent.
Dans la section Informations de base, entrez un nom et le message de bienvenue. Dans le cadre de ce tutoriel, l'instruction de routage reste vide. Fournissez les informations relatives au jeu de transport, puis cliquez sur Suivant.
Dans la section Ajouter un outil, ne créez aucun outil. Nous allons utiliser OCI ADK pour le créer.
Dans la section Adresse de l'agent de configuration, sélectionnez Guardrails.
Cliquez sur Créer un agent.

Concepts clés :

Agent : interprète et orchestrateur alimenté par l'IA.
Outil/kit à outils : classe avec une ou plusieurs opérations exposées à l'agent (@tool).
Adresse d'agent : ressource OCI fournissant l'exécution et la connectivité.
Client d'agent : client Python pour la communication agent-adresse.

Remarque : un agent peut acheminer les demandes utilisateur sur plusieurs boîtes à outils (par exemple, Oracle Cloud Guard, compartiments) et composer des opérations en plusieurs étapes si nécessaire.

Tâche 2 : configuration locale de l'ADK OCI

Vous allez écrire des classes Python définissant des outils pour exposer les opérations Oracle Cloud Guard. Chaque fonction est annotée avec @tool et peut être appelée en langage naturel par l'agent.

Mettre à jour l'authentification dans le fichier d'agent

Mettez à jour le type d'authentification (auth_type), sélectionnez la configuration profile et la valeur region dans laquelle l'adresse d'agent AI est créée.
Mettez à jour l'OCID d'adresse (agent_endpoint_id) ainsi que dans get_config.py.

Tâche 3 : Exécuter l'agent AI

Téléchargez le fichier suivant et enregistrez-le dans le même répertoire.
Mettez à jour l'entrée dans le fichier oci_ai_route.py selon vos besoins.
Exécutez le fichier oci_ai_route.py en utilisant la commande suivante.
```
uv run oci_ai_route.py 
```
En fonction du contexte, le modèle requis est appelé et le contenu est généré.

Remarque : vous pouvez utiliser agent.run() à partir du fichier oci_ai_route.py ajouté à l'application Web ou à l'application pour appeler cet agent.

Accusés de réception

Auteur - Mukund Murali (architecte cloud principal)

Ressources de formation supplémentaires

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