Créer un système multi-agents avec Milvus : un guide pratique étape par étape
Nous construisons un système multi-agents avec Milvus qui nous aidera à résoudre des problèmes de données complexes dans les applications d’IA. Si vous pensez que cela semble trivial, détrompez-vous—les systèmes multi-agents (MAS) pourraient être la clé d’un logiciel plus intelligent et plus efficace qui évolue. Nous parlons de systèmes où les agents peuvent communiquer, négocier et collaborer comme des humains, tout en gérant efficacement de vastes quantité de données. Voici tout ce que vous devez savoir sur la création d’un système multi-agents avec Milvus.
Prérequis
- Python 3.11+
- Serveur Milvus installé (v2.2.9 ou supérieur)
- Docker (dernière version)
- Bibliothèque pymilvus (installer via pip :
pip install pymilvus) - Bibliothèque Requests pour les tests API (
pip install requests)
Étape 1 : Configuration de votre environnement
Avant de commencer à coder, vous devez avoir des outils et des bibliothèques spécifiques installés. Si vous avez déjà fait cela avec d’autres projets, cette section peut sembler triviale. Mais croyez-moi, bien les configurer vous fera gagner des heures de débogage plus tard !
# Installation des bibliothèques necesarias
!pip install pymilvus requests
Voici le deal : Milvus fonctionne mieux dans un environnement Docker. Assurez-vous de tirer l’image Docker de Milvus en exécutant ce qui suit :
docker pull milvusdb/milvus:v2.2.9
Maintenant, démarrez le serveur Milvus en exécutant :
docker run -d --name milvus \
-p 19530:19530 \
-p 19121:19121 \
milvusdb/milvus:v2.2.9 \
milvus run
Si vous voulez vérifier si tout fonctionne bien, utilisez :
docker ps
Quelles erreurs rechercher ? Si Docker lance une erreur de port utilisé, vérifiez s’il y a un autre service fonctionnant sur les mêmes ports que Milvus. Vous pouvez changer les ports dans la commande Docker run si nécessaire.
Étape 2 : Connexion à Milvus
Avec Milvus en marche, connectons-nous à lui en utilisant Python. Cette partie est simple, mais c’est aussi là que de nombreux tutoriels omettent de mentionner l’importance des réglages de configuration. Des erreurs de configuration peuvent souvent entraîner des problèmes lorsque vous essayez réellement de faire fonctionner vos agents.
from pymilvus import Milvus, DataType
milvus = Milvus("localhost", 19530) # Connexion au serveur Milvus
Si vous recevez des erreurs de connexion refusée, vérifiez si le serveur Milvus fonctionne réellement. Vous pouvez également ajuster vos paramètres réseau si vous utilisez Docker sur Windows, car ils ont souvent des réseaux isolés.
Étape 3 : Création d’une collection
Maintenant, créons une collection où nos agents stockeront leurs données. Chaque agent de notre système multi-agents contribuera avec ses données à la même collection centrale, facilitant ainsi leur communication et le partage d’informations.
collection_name = "agent_collection"
# Définir le schéma
milvus.create_collection({
"name": collection_name,
"schema": {
"fields": [
{
"name": "vector",
"type": DataType.FLOAT_VECTOR,
"params": {"dim": 128}
},
{
"name": "agent_id",
"type": DataType.INT64
},
{
"name": "timestamp",
"type": DataType.INT64
}
]
}
})
Pourquoi incluons-nous un horodatage ? C’est essentiel pour suivre les mises à jour et la fraîcheur des données, en particulier dans un système dynamique avec plusieurs agents. Si vous rencontrez des erreurs de champs manquants, assurez-vous que vos champs de schéma sont correctement définis et qu’ils correspondent aux types que vous avez déclarés.
Étape 4 : Insertion de données
Avec notre collection prête, il est temps d’y insérer des données. C’est ici que votre système multi-agents va commencer à montrer son potentiel. Chaque agent poussera ses données uniques dans la collection. N’oubliez pas d’être méticuleux concernant les types de données que vous ajoutez; il est trop facile de négliger cela.
import numpy as np
from datetime import datetime
# Générer des données fictives pour les agents
def generate_data(agent_id, num_vectors=10):
vectors = np.random.rand(num_vectors, 128).tolist()
timestamps = [int(datetime.now().timestamp())] * num_vectors
return [{"vector": vec, "agent_id": agent_id, "timestamp": ts}
for vec, ts in zip(vectors, timestamps)]
data_to_insert = []
for i in range(5): # Simuler 5 agents
data_to_insert.extend(generate_data(i+1, 10))
# Insérer des données dans Milvus
milvus.insert(collection_name, data_to_insert)
Si vous exécutez cela dans un environnement avec peu de mémoire, vous pourriez rencontrer des erreurs de mémoire. Gardez un œil sur les ressources de votre système ; Milvus nécessite une quantité significative de RAM lorsqu’il traite de nombreux points de données.
Étape 5 : Interrogation des données
Nos agents peuvent produire des données, mais ils doivent également les récupérer pour analyse ou actions ultérieures. C’est une relation bidirectionnelle dans un système multi-agents. Interroger est essentiel pour que les agents réagissent et s’adaptent en fonction de leurs interactions avec d’autres agents.
query_vector = np.random.rand(1, 128).tolist()
search_params = {"nprobe": 10} # Nombre de probes pour la recherche
results = milvus.search(collection_name, query_vector, search_params=search_params)
Vous pourriez constater que les résultats ne correspondent pas à vos attentes. Cela peut être dû à un nombre insuffisant de vecteurs dans votre collection ou à un problème avec vos paramètres de recherche. Ajustez les paramètres si nécessaire et augmentez le nombre de vecteurs pour obtenir des résultats plus précis.
Les pièges
Personne n’aime être piégé par des bugs en production, surtout dans des systèmes multi-agents où un mauvais mouvement peut arrêter le spectacle entier. Voici quelques points que vous devriez vérifier avant de passer en production :
- Les types de données comptent : Toute inadéquation entre vos types et votre schéma peut entraîner des échecs. Soyez méticuleux à ce sujet.
- Problèmes de concurrence : Si vous avez plusieurs agents écrivant dans la base de données en même temps, vous pourriez rencontrer des problèmes. La mise en œuvre de locks ou l’utilisation d’un modèle de transaction peut aider.
- Gestion des ressources : Surveillez l’utilisation de votre CPU et de votre mémoire. Si cela grimpe trop haut en raison de trop nombreux agents, vous devrez peut-être augmenter la capacité.
- Versionning : Différentes versions de Milvus ou de vos bibliothèques peuvent entraîner des comportements inattendus. Garder tout à jour est crucial.
Code complet : exemple fonctionnel
Voici une compilation du code complet pour créer un système multi-agents utilisant Milvus :
from pymilvus import Milvus, DataType
import numpy as np
from datetime import datetime
# Connexion à Milvus
milvus = Milvus("localhost", 19530)
# Création d'une collection
collection_name = "agent_collection"
milvus.create_collection({
"name": collection_name,
"schema": {
"fields": [
{
"name": "vector",
"type": DataType.FLOAT_VECTOR,
"params": {"dim": 128}
},
{
"name": "agent_id",
"type": DataType.INT64
},
{
"name": "timestamp",
"type": DataType.INT64
}
]
}
})
# Générer et insérer des données
def generate_data(agent_id, num_vectors=10):
vectors = np.random.rand(num_vectors, 128).tolist()
timestamps = [int(datetime.now().timestamp())] * num_vectors
return [{"vector": vec, "agent_id": agent_id, "timestamp": ts}
for vec, ts in zip(vectors, timestamps)]
data_to_insert = []
for i in range(5):
data_to_insert.extend(generate_data(i+1, 10))
milvus.insert(collection_name, data_to_insert)
# Interroger des données
query_vector = np.random.rand(1, 128).tolist()
search_params = {"nprobe": 10}
results = milvus.search(collection_name, query_vector, search_params=search_params)
print(results)
Et après ?
Votre prochaine étape devrait être d’implémenter un protocole de messagerie entre les agents. Cela est crucial pour qu’ils collaborent efficacement. Une option solide serait d’utiliser RabbitMQ pour la mise en file des messages. Cela permet aux agents de réagir aux nouvelles données en temps réel, étendant considérablement les capacités de votre système multi-agents.
FAQ
Q : Combien d’agents puis-je avoir dans un système multi-agents Milvus ?
R : Il n’y a pas de limite stricte au nombre d’agents dans Milvus. Cependant, les performances dépendront des spécifications de votre serveur, de la taille de vos données et de la qualité de l’optimisation de votre environnement.
Q : Pouvons-nous utiliser Milvus avec d’autres bases de données ?
R : Oui, vous pouvez intégrer Milvus avec d’autres bases de données pour une solution hybride. Consultez cette page pour plus d’informations sur la façon de les connecter.
Q : Milvus est-il adapté aux applications en temps réel ?
R : Absolument. Avec la bonne configuration et des optimisations, Milvus est capable de gérer des données en temps réel grâce à ses capacités de recherche rapide. Assurez-vous simplement d’optimiser vos requêtes et vos stratégies d’indexation.
Sources de données
Pour plus d’informations sur les sujets abordés, consultez la documentation officielle à :
Données à partir du 21 mars 2026. Sources : dépôt GitHub milvus-io/milvus – 43 421 étoiles, 3 909 forks, 1 098 problèmes ouverts, licence : Apache-2.0.
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