Améliorer les agents avec Supabase : notre méthode

J'ai passé deux mois les mains plongées dans Supabase, à élaborer des compétences pour nos agents IA. Parlons de comment on les a transformés, passant de simplement bons à réellement efficaces. Dans le paysage en constante évolution de l'IA, les compétences des agents sont essentielles. Chez Supabase, on a peaufiné ces compétences en utilisant des évaluations et le cadre d'OpenAI pour garantir que nos agents performent au mieux. Imaginez-vous configurer votre RLS, puis l'envelopper dans un middleware, tout en jonglant avec les tests de comportement d'agents. J'ai orchestré chaque étape, en naviguant entre les défis comme la sécurité sur Postgres et le déploiement en production. Avec notre équipe de quatre personnes, on a testé deux conditions, créant une structure d'évaluation en plusieurs scénarios évolutifs. Je vous partage comment j'ai piloté cette aventure et les leçons que j'ai tirées, pour vous éviter de vous brûler les ailes à votre tour.

Comprendre les Compétences chez Supabase : La Colonne Vertébrale de Nos Agents

Quand on parle de compétences chez Supabase, on parle d'une véritable structure qui permet de guider nos agents dans leurs tâches quotidiennes. Imaginez-les comme des dossiers dotés d'instructions et de fichiers essentiels pour exécuter des workflows. Au centre de ces compétences se trouve le fichier skill.md qui contient des informations cruciales comme le nom et la description de la compétence. Cela ressemble à un index sur stéroïdes, permettant à l'agent de savoir exactement ce qu'il faut faire et quand le faire.

La phase de développement de ces compétences a duré deux mois intenses, et leur lancement a eu lieu en octobre ou novembre de l'année dernière. Ce temps investi a été crucial pour affiner les performances des agents, et pour renforcer leur capacité à s'adapter à des contextes variés, tout en restant efficaces.

Compétences vs Outils MCP : Faire le Bon Choix

Il y a toujours eu un débat sur l'utilisation des compétences par rapport aux outils MCP. Les compétences sont idéales pour structurer des opérations complexes, tandis que les outils MCP offrent une approche plus directe. Chez Supabase, on a beaucoup discuté de ces choix, et ce qui en est ressorti, c'est une recommandation : utiliser les deux pour des purposes différents.

Les compétences offrent une flexibilité et une adaptation contextuelle, parfaites pour des situations où l'agent doit être guidé avec précision. Les outils MCP, quant à eux, sont préférables pour des tâches où l'accès direct aux données est primordial. L'un n'exclut pas l'autre, mais attention aux trade-offs : les compétences peuvent être plus lourdes à maintenir, surtout si elles se complexifient trop.

• Utilisation des compétences pour des opérations complexes.
• Outils MCP pour l'accès direct aux données.
• Recommandation de combiner les deux selon les besoins spécifiques.

Tester et Évaluer : Assurer l'Efficacité des Compétences

Pour s'assurer que nos compétences fonctionnent réellement, nous avons adopté des évaluations (Evals). Grâce au cadre proposé par OpenAI en janvier, nous avons pu structurer nos tests. L'idée est de tester le comportement d'un agent ou d'un modèle de manière non déterministe, en créant des scénarios évolutifs.

Nous avons testé deux conditions spécifiques, et les résultats ont été révélateurs. Cela nous a permis de réajuster certaines compétences et de nous assurer qu'elles soient optimisées pour des performances maximales. La clé ici est la flexibilité – être prêt à ajuster et à s'adapter en fonction des résultats des évaluations.

• Utilisation des évaluations pour tester les compétences.
• Cadre OpenAI pour structurer les tests.
• Scénarios évolutifs pour des tests complets.

Sécurité et Divulgation Progressive : Protéger Notre Système

La sécurité au niveau des rôles dans Postgres est un élément essentiel pour contrôler l'accès aux données. Chez Supabase, nous avons implémenté des mesures de sécurité robustes pour protéger nos agents. La divulgation progressive joue un rôle crucial dans ce processus. Cette approche permet de ne dévoiler que l'information nécessaire à l'instant T, et de laisser l'agent choisir quand charger le reste des données.

Cette stratégie a eu un impact significatif sur le développement et la sécurité de nos agents. Nous avons appris que parfois, moins d'informations étaient plus bénéfiques, notamment pour éviter la surcharge et améliorer l'efficacité des agents.

Du Développement au Déploiement : Maintenir les Compétences en Production

Déployer des compétences dans un environnement de production est une tâche en soi. Nous avons rencontré plusieurs défis que nous avons surmontés grâce à une étroite collaboration avec notre équipe produit composée de quatre personnes. Leur rôle a été crucial pour s'assurer que tout se passe sans accroc.

Pour la maintenance, il est essentiel de garder les compétences à jour et de vérifier régulièrement leur pertinence. L'impact sur le business est direct : des compétences bien déployées améliorent l'efficacité globale et renforcent la performance des agents.

• Défis du déploiement des compétences en production.
• Importance de l'équipe produit dans ce processus.
• Stratégies de maintenance pour une efficacité à long terme.

Construire des compétences d'agents efficaces sur Supabase a été un véritable parcours d'expérimentation, de sécurité et de déploiement stratégique. Voici ce qui ressort de cette aventure :

• J'ai conçu des scénarios évolutifs pour structurer les évaluations et tester notre approche, ce qui a transformé notre boîte à outils IA.
• Avec une équipe produit de quatre personnes, on a réussi à déployer ces compétences sans sacrifier la sécurité.
• En testant deux conditions spécifiques, j'ai constaté une amélioration significative de l'expérience de l'agent.

Ces compétences sont devenues un pilier pour notre IA. En regardant vers l'avenir, je suis convaincu que cette approche continuera à affiner nos agents AI et à améliorer leur performance.

Prêt à affiner vos agents AI ? Plongez-vous dans l'approche Supabase et constatez la différence. Je vous encourage vraiment à regarder la vidéo originale de Pedro Rodrigues pour comprendre plus en profondeur comment on a fait de nos agents des alliés puissants. Vidéo ici.