Construire un Agent IA Générateur de Rapports avec NVIDIA Nemotron sur OpenRouter

TL;DR

• Un atelier autodidacte montre comment construire une architecture à quatre composants basée sur LangGraph pour générer automatiquement des rapports en utilisant NVIDIA Nemotron sur OpenRouter.
• L’architecture comprend un composant chercheur qui implémente une boucle de raisonnement ReAct, un composant auteur pour écrire les sections et un coordinatrice/agent qui assemble le flux de travail; une fonction de gating peut déclencher des recherches supplémentaires si nécessaire.
• Le cœur du modèle est alimenté par des endpoints NVIDIA NIM accessibles via un Connecteur ChatNVIDIA fonctionnant sur OpenRouter; Tavily est utilisé comme outil principal de collecte d’informations.
• Le flux de travail est mis en œuvre avec des références à des modules de code (prompts.py, researcher.py, author.py, agent.py) et des notebooks, le résultat final étant rendu en Markdown.
• Le programme comprend également un Nemotron Labs Livestream et des tutoriels autonomes pour faciliter l’adoption de l’IA orientée agent pour la génération de documents.

Contexte et arrière-plan

Les agents IA sont des systèmes autonomes qui utilisent des modèles de langage volumineux pour prendre des décisions, s’adapter à des exigences changeantes et effectuer un raisonnement complexe. Le blog de développement NVIDIA présente une voie autodidacte pour construire un agent de génération de rapports et explorer les composants et flux de travail associés NVIDIA Dev Blog. Pour démarrer, les développeurs doivent configurer des secrets à l’aide de Secrets Manager dans le chemin d’apprentissage DevX Learning Path du JupyterLab Launcher et vérifier dans les journaux que les secrets ont été ajoutés avec succès. Le matériel guide les utilisateurs vers l’Introduction aux Agents pour démarrer. Le contenu met en évidence comment les agents se distinguent des applications IA plus simples en permettant l’utilisation dynamique d’outils, un raisonnement avancé et des stratégies d’analyse adaptatives. L’atelier présente quatre considérations clés fondamentales pour tous les agents, puis montre comment construire un agent initial équipé d’une calculatrice dans le notebook code/intro_to_agents.ipynb. L’objectif pratique est d’avoir un agent capable d’accomplir une tâche de génération de documents en plusieurs étapes. Le cœur de l’atelier est un système d’agent multi-couches qui s’appuie sur LangGraph et NVIDIA NIM hébergé en tant que point de terminaison OpenRouter. L’architecture comprend quatre composants interconnectés qui gèrent des aspects distincts du processus de génération de documents. Le modèle principal alimentant l’agent est fournis par les endpoints NVIDIA NIM, offrant des capacités d’inférence haute performance. L’intégration utilise un Connecteur ChatNVIDIA opérant avec NVIDIA NIM hébergé sur OpenRouter. Les invites utilisées dans le flux illustrent des principes d’invite fiables : les capacités de l’agent sont définies par ses outils, Tavily étant l’outil principal de recherche pour les tâches de l’agent. Les décisions architecturales dans les modules d’outils sont décrites dans le matériel du workshop. Le composant chercheur met en œuvre le motif ReAct de raisonnement et d’action, créant une boucle où l’agent réfléchit, agit et décide des prochaines étapes. Le code de ce composant se trouve dans code/docgen_agent/researcher.py et peut être testé avec code/researcher_client.ipynb, qui montre chaque action, l’appel d’outil, le résultat et le message final. Pour compléter ReAct, une fonction de gating a été ajoutée avant l’agent de type React afin de déterminer s’il faut effectuer des recherches supplémentaires, suivie d’une étape d’écriture à la fin. Le code de ce composant chercheur est dans code/docgen_agent/author.py et peut être testé avec code/author_client.ipynb, qui montre également chaque action et le résultat final sous forme Markdown. Avec ces composants, nous assemblons le flux de travail de l’agent de génération de documents comme un processus linéaire et simple : rechercher le sujet, écrire les sections et compiler le rapport final en Markdown. L’architecture utilise LangGraph comme cadre pour la gestion d’état et le contrôle de flux, connectant tous les composants en un seul système d’agents. Le workshop montre comment mapper les composants sur des nœuds LangGraph et comment les arcs acheminent les résultats intermédiaires entre les étapes. Félicitations ! En suivant chaque étape, vous venez de construire votre propre agent IA avec LangGraph. Testez votre nouvel agent avec le notebook code/agent_client.ipynb. La génération du rapport final se fait au format Markdown.

Pourquoi cela compte (impact pour les développeurs et les entreprises)

Pour les développeurs, l’atelier montre comment des agents autonomes peuvent choisir des outils dynamiquement, réaliser un raisonnement en plusieurs étapes et adapter l’approche à la tâche. L’alliance de LangGraph pour la gestion d’état et de NVIDIA NIM pour l’inférence haute performance sur OpenRouter offre une architecture évolutive et modulaire pour les tâches de génération de documents. La présence d’un chercheur ReAct, d’un module auteur et d’un agent d’orchestration fournit un modèle pratique pour construire des flux de travail plus complexes qui automatisent des activités liées à la connaissance. Pour les entreprises, l’approche propose un cadre pour déployer des agents robustes qui peuvent gérer des tâches multi-étapes, en utilisant des endpoints de production et une architecture modulaire. Les équipes peuvent améliorer itérativement l’agent en échangeant des outils, en affinant les invites et en ajustant la logique de routage sans reconstruire le système. Le format autodidacte de l’atelier, associé aux livestreams et tutoriels, aide les praticiens à se maintenir informés sur les tendances et les outils d’IA orientés agents. NVIDIA Dev Blog

Détails techniques ou Mise en œuvre

Considérations fondamentales

• L’atelier met l’accent sur la différence entre les agents et les applications LLM simples : les agents peuvent choisir dynamiquement les outils, effectuer un raisonnement complexe et adapter leur approche.
• Quatre considérations clés forment la base pour construire le premier agent avec une calculatrice, comme montré dans code/intro_to_agents.ipynb. Outils et endpoints
• Les endpoints NVIDIA NIM alimentent le cœur du modèle et permettent une inférence haute performance.
• Le Connecteur ChatNVIDIA utilise NVIDIA NIM hébergé comme point d’accès OpenRouter pour acheminer les appels au modèle.
• Tavily est l’outil de recherche principal dans le flux.
• La configuration des secrets nécessaire pour l’atelier se fait via Secrets Manager dans le chemin Learning Path DevX de NVIDIA dans le JupyterLab Launcher ; les journaux doivent confirmer l’ajout réussi des secrets. Code, composants et notebooks
• Le composant chercheur est dans code/docgen_agent/researcher.py et peut être testé via code/researcher_client.ipynb, qui montre les actions, les appels d’outil et le résultat final.
• Le composant auteur, responsable de l’écriture des sections, se trouve dans code/docgen_agent/author.py et peut être testé via code/author_client.ipynb, affichant les actions et la sortie Markdown finale.
• Le flux principal de l’agent est dans code/docgen_agent/agent.py et peut être testé via code/agent_client.ipynb, avec le rendu final en Markdown.
• L’architecture relie ces composants avec LangGraph pour illustrer les nœuds et le routage des résultats. Gestion d’état et routage
• LangGraph est présenté comme le cadre pour la gestion d’état et le contrôle de flux entre les composants, permettant de visualiser les nœuds et les arêtes qui acheminent les résultats intermédiaires. Tests et artefacts
• Un rapport de recherche d’exemple illustre la sortie de l’agent en Markdown.
• L’atelier propose des notebooks pour tester chaque composant et observer les actions, les sorties d’outils et les résultats. Apprentissage et références
• Un Nemotron Labs Livestream, intitulé Construire un Agent IA pour la Génération de Rapports avec NVIDIA Nemotron sur OpenRouter, est prévu, avec des tutoriels autonomes pour approfondir le sujet. NVIDIA Dev Blog

Points clés

• Les agents se distinguent des applications LLM traditionnelles par leur capacité à choisir dynamiquement des outils et à suivre des étapes de raisonnement.
• Une architecture à quatre composants avec LangGraph et NVIDIA NIM offre une base pratique pour la génération de documents en production.
• LangGraph facilite la gestion d’état et le contrôle de flux dans les flux d’agents complexes.
• Tavily agit comme source principale de recherche dans le flux de l’agent.
• L’atelier met l’accent sur des détails pratiques, y compris prompts dans prompts.py et des notebooks de test pour chercheurs, auteurs et agents.
• La gestion des secrets et la configuration de l’environnement sont essentielles pour exécuter l’atelier dans JupyterLab.
• Le programme est complété par des livestreams du Nemotron et des tutoriels autodidactes pour faciliter l’adoption.

Références

• https://developer.nvidia.com/blog/build-a-report-generator-ai-agent-with-nvidia-nemotron-on-openrouter/