Simuler des humains 👩‍👩‍👦

Microsoft a un projet open-source intéressant — TinyTroupe. De quoi s'agit-il ? La plupart des frameworks sont conçus pour l'assistance — aider à résoudre des tâches. TinyTroupe est conçu pour la simulation. La différence est fondamentale : un assistant doit être efficace, tandis qu'un simulateur doit être crédible. Un humain crédible fait des erreurs, a des préjugés, se souvient de son petit-déjeuner et a un caractère.

Qu'y a-t-il dans ce zoo Python :
1. TinyPerson : L'agent a un mental_faculty (capacités cognitives) et deux types de mémoire : EpisodicMemory (chaîne d'événements) et SemanticMemory (base de connaissances et faits).
2. Action Correction : Si l'agent LLM « oublie » soudainement sa personnalité (par exemple, un végétalien commence à recommander un steak-house), le système de validation TinyPersonValidator le prend la main dans le sac, le réprimande et le force à régénérer l'action.
3. TinyWorld : L'environnement. Ici, les agents interagissent selon des règles que vous décrivez avec du code. Vous pouvez même créer un réseau social avec des graphes de relations.
4. TinyFactory : Générateur de foule. Si vous avez besoin de 50 médecins brésiliens aimant le heavy metal et l'écologie pour tester votre nouvelle application, l'usine les produira selon des paramètres démographiques.

Pourquoi tout cela ?
— Données synthétiques : Au lieu de torturer de vrais utilisateurs ou d'acheter des ensembles de données douteux, vous testez votre projet sur un groupe de discussion de 100 agents avec des personnalités différentes.
— Tests logiciels : Vous pouvez faire en sorte qu'un agent « utilise » votre chatbot ou moteur de recherche et voir où il casse la logique avec ses attentes humaines.
— Marketing : Évaluation de la publicité sur un public simulé avant de dépenser tout votre budget.

À l'intérieur, une stack Python moderne typique : llama-index pour le RAG, chevron pour les templates de prompts et beaucoup de spécifications JSON. Le principal inconvénient est que tout est conçu par défaut pour OpenAI.

Et en plus, c'est la preuve que nous vivons dans la matrice 🌝

#bon_open_source