Un article pour tout comprendre sur Pippin, le protocole méconnu d'agents IA qui a atteint une capitalisation de 200 millions de dollars en un temps record
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Un article pour tout comprendre sur Pippin, le protocole méconnu d'agents IA qui a atteint une capitalisation de 200 millions de dollars en un temps record
Pippin vise à aider les développeurs et créateurs à tirer parti de technologies d'intelligence artificielle avancées selon une approche modulaire.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : JW (Paix et Sérénité)
Traduction : TechFlow
Dans le domaine de la cryptographie, en particulier dans les nouveaux domaines très prisés, j'observe un phénomène fréquent : beaucoup de personnes, après avoir trouvé un « bon projet » qui connaît une ascension rapide, deviennent excessivement focalisées, négligeant ainsi d'autres possibilités. Bien que cela puisse rapporter à court terme, si l'environnement extérieur change et qu’elles ne s’ajustent pas rapidement, des problèmes peuvent survenir.
À mon avis, croire qu’un leader actuel d’un nouveau domaine existant depuis seulement 4 mois pourra conserver durablement son avance est naïf, surtout lorsque de meilleurs développeurs et technologies continuent d’émerger.
Cadre Pippin
Pippin est un cadre d'agent IA développé par @yoheinakajima, conçu pour aider les développeurs et créateurs à exploiter les technologies avancées d'IA de manière modulaire. Grâce à Pippin, les utilisateurs peuvent construire des assistants numériques capables d'accomplir des tâches de façon autonome, de générer de nouveaux plans et de collaborer sans heurts avec des outils externes. En tant que projet open source, Pippin sera ouvert à l'utilisation mondiale dans les semaines à venir.
Voici un aperçu de son mode d’utilisation, de sa philosophie de conception et de son esprit expérimental :
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Racines philosophiques : Inspiré par le naturalisme pippinien, ce cadre considère l’IA comme faisant partie intégrante d’un écosystème numérique plus vaste. Il impulse le développement de l’IA via la mémoire, des contraintes et un sens évolutif des objectifs. Nous prônons une approche subtile de conception : permettre à l’IA de découvrir autonomément les « petits miracles » de la vie, tout en apprenant et grandissant progressivement grâce au succès comme à l’échec.
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Processus d’utilisation : Pour utiliser ce cadre, il faut d’abord définir un rôle incluant personnalité, objectifs et contraintes. Ensuite, on connecte ce rôle à divers outils ou applications appelés « compétences ». La boucle centrale du cadre surveille l’état de la mémoire du rôle, décide quelles activités exécuter, voire génère automatiquement de nouvelles activités selon les réussites ou défis rencontrés par l’IA.
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Mémoire et suivi d’état : Le cadre intègre un système de mémoire capable d’enregistrer les résultats de chaque activité et d’ajuster dynamiquement des variables d’état (comme l’énergie ou l’humeur). Cela signifie que les décisions futures de l’IA dépendent non seulement des contraintes, mais aussi de ses « expériences passées », à l’image d’un agent intelligent capable d’apprendre et de s’adapter progressivement.
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Activités dynamiques : Le cadre permet à l’IA d’étendre dynamiquement ses capacités, allant de simples actions comme publier un tweet ou générer une image jusqu’à des déploiements complexes de code avancé. Les compétences étant modulaires, les développeurs peuvent facilement ajouter ou désactiver certaines fonctions, permettant ainsi à l’IA de se concentrer sur des tâches spécifiques ou d’élargir son champ d’action face à de nouvelles opportunités.
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Nature expérimentale : Ce projet est en constante optimisation ; le cadre évolue au fur et à mesure que les développeurs explorent de nouvelles méthodes efficaces. Bien qu’il contienne des contraintes par défaut et des journaux de mémoire pour guider le comportement de l’IA, les développeurs peuvent y ajouter leurs propres mécanismes de protection ou extensions afin de façonner responsablement le comportement de l’IA.
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Applications potentielles : Les applications possibles sont vastes. Au-delà de la publication de contenu ou de l’exécution de tâches, on peut développer des systèmes pédagogiques interactifs, des assistants marketing pilotés par l’IA, voire des robots DevOps capables de développement logiciel. Toutes ces applications bénéficient d’une personnalité en évolution continue, fondée sur l’introspection autonome et des principes de conception responsables, offrant ainsi des solutions innovantes dans divers domaines.
Concepts et méthodes clés
En combinant perspectives philosophique et technique, ce cadre offre aux développeurs les fonctionnalités essentielles suivantes :
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Définition du rôle : Vous pouvez attribuer un rôle à l’IA, par exemple un gardien sage ou une licorne imaginative, et définir ses objectifs et contraintes. L’IA, guidée par cette configuration, décide alors « quoi faire » et « comment le faire » en tenant compte de ses buts personnalisés et limitations.
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Connexion aux outils (compétences) : Le cadre permet de relier l’IA à des outils externes tels que la blockchain, Slack ou des API personnalisées. Chaque outil constitue un module « compétence », activable ou désactivable à volonté, garantissant ainsi que l’IA n’utilise que les outils autorisés, assurant contrôle et concentration dans les tâches.
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Génération d’activités : L’IA peut générer dynamiquement de nouveaux codes Python via des activités avancées afin de définir davantage d’activités. Cette méthode s’inspire du mécanisme itératif de BabyAGI, mais intègre les traits personnalisés de l’IA et ses journaux de mémoire, rendant les activités générées plus cohérentes avec le rôle défini et les besoins réels.
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Évolution de la mémoire : Un système de mémoire intégré enregistre les résultats de chaque activité, combinant notes à court terme et base de données à long terme. L’IA peut ainsi réfléchir à partir de ces souvenirs pour optimiser progressivement son comportement — non seulement en mémorisant les méthodes efficaces, mais aussi en apprenant doucement de ses erreurs, servant de référence pour ses décisions futures.
Vous vous demandez peut-être maintenant : « JW, en quoi cela diffère-t-il des cadres existants ? Pourquoi Pippin est-il si particulier ? »
Laissez-moi vous présenter son contexte.
BabyAGI (la base de Pippin)
BabyAGI est le premier projet d’agent IA open source lancé par @yoheinakajima. À ce jour, il a obtenu 20 000 étoiles sur GitHub et a été cité dans plus de 70 articles académiques. C’est l’un des cadres d’agents lesplus influents, dont la position reste incontestée à ce jour.
En réalité, beaucoup pensent que c’est BabyAGI qui a déclenché la vague de concurrence dans le domaine des agents IA.
Image originale par @JW100x, traduite par TechFlow.
En résumé, BabyAGI représente une étape charnière dans l’industrie des agents IA, tandis que Pippin en est une extension directe. Il transforme BabyAGI en un cadre d’agent modulaire et sera prochainement disponible en open source pour une utilisation mondiale. Pippin a le potentiel de devenir le meilleur cadre d’agents au monde, bien qu’il soit encore peu mentionné aujourd’hui (ce qui illustre justement un manque de vision).
Questions-réponses avec Yohei
Récemment, j’ai eu plusieurs échanges intéressants avec @yoheinakajima. Il m’a autorisé à partager certaines de nos questions et réponses :
Yohei : « Depuis deux ans, j’explore une idée : créer une IA capable de fonder seule une entreprise. Je ne suis pas sûr que les modèles d’IA actuels soient déjà assez puissants pour cela, mais dès que je serai convaincu que c’est possible, je construirai un véritable empire commercial. »
JW : « Le cadre Pippin jouera-t-il un rôle dans un tel projet ? »
Yohei : « :) . Je pense que le cadre actuel peut s’appliquer à n’importe quel domaine, tout dépend de la créativité du développeur. »
Le potentiel de Pippin est illimité. À mesure que la technologie des agents IA progresse, nous pourrions le voir non seulement briller dans le domaine de la cryptographie, mais aussi jouer un rôle important dans divers secteurs à travers le monde, stimulant ainsi une transformation industrielle.
Problèmes des cadres existants
À travers mes échanges avec plusieurs développeurs IA, j’ai compris que les cadres actuels (notamment ceux basés sur TypeScript) posent de nombreux défis pratiques.
Un développeur travaillant étroitement avec Eliza (ai16z) a confié : « Honnêtement, même si ElizaOS a racheté tous ses concurrents, je déteste profondément son développement en TypeScript. Le système est rempli de fonctionnalités superflues et de nombreuses failles, et ils sortent toujours trop de nouvelles fonctionnalités avant même de corriger les bugs existants. »
C’est précisément à cause de ces problèmes que le marché a un besoin urgent de cadres plus efficaces et faciles à utiliser — là où Pippin excelle. À partir du code open source de BabyAGI, on peut déjà entrevoir le potentiel futur de Pippin.
En réalité : « BabyAGI a été lancé lors de la sortie de ChatGPT-4. C’était le tout premier cadre d’agent, véritablement à l’origine de la technologie des agents. Son créateur devance indéniablement AI16z. Selon moi, le développement d’ElizaOS ressemble davantage à un portage complet de framework, et il surpassera presque certainement AI16z. Notre entreprise utilisait déjà BabyAGI en interne avant même d’adopter ElizaOS. »
« Dans ce cas, cette affirmation est effectivement fondée, car ElizaOS s’inspire entièrement de BabyAGI. Ce mot “inspiration” peut presque être compris comme le fait que BabyAGI ait en réalité jeté les bases de la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation, génération assistée par recherche). »
De nombreux cadres actuels ne sont pas seulement inférieurs à BabyAGI (Pippin), mais sont eux-mêmes directement inspirés de BabyAGI. Bien qu’AI16z ait une certaine valeur propre, sa valorisation est largement supérieure à celle de Pippin, ce qui est manifestement injustifié.
Le « premier entrant » a certes un avantage, mais quand une technologie supérieure apparaît, il faut remettre en question ses préjugés, sinon on risque de manquer de véritables opportunités.
Ne sous-estimez pas Yohei
Yohei, surnommé le « père de l’IA », possède une vaste expérience dans le domaine et a toujours été un pionnier. Il dirige actuellement un fonds de capital-risque et utilise ses propres technologies pour guider ses investissements. Son projet central est désormais le cadre Pippin. Il souhaite construire avec Pippin des modèles commerciaux autonomes et durables, et il dispose réellement des compétences techniques nécessaires pour y parvenir.
P.S. : Yohei a même attiré l’attention de Jeff Bezos, ce qui témoigne suffisamment de son influence.
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