Newsletter multi-agents
De la veille à la newsletter, orchestrée par des agents IA.
Un système multi-agents qui parcourt des sources d’actualité IA (blogs d’éditeurs, arXiv, Reddit, Substack, recherche web), regroupe les articles par sous-thème, repère les tendances et rédige une newsletter prête à relire. Un projet interne BotiqueAI : le moteur est du code réel, l’interface de démonstration utilise des données d’exemple.
Suivre l’actualité IA
sans y passer ses journées.
L’actualité de l’IA est dispersée entre blogs, publications de recherche et réseaux. La suivre à la main prend des heures, et le résultat reste un tas de liens plutôt qu’une synthèse.
Un graphe d’agents
piloté par un superviseur.
Un superviseur LLM interprète la demande (sujet et période) et aiguille vers l’agent de recherche, qui appelle les outils de collecte. Les résultats sont regroupés, résumés, transformés en billet puis analysés pour les tendances.
Le superviseur extrait le sujet et la date de la demande en sortie structurée et choisit la suite : recherche, réponse à une question ou fin de session. L’agent de recherche appelle ensuite les outils de collecte.
Articles de blogs d’éditeurs d’IA, arXiv, DuckDuckGo, Reddit et Substack, avec extraction du contenu des pages et filtrage de pertinence par le LLM.
Les articles sont regroupés par sous-thème, chaque groupe est résumé, puis un billet est rédigé avec les liens et les sources citées.
Un nœud d’analyse des tendances complète le billet, et la sortie (newsletter, clusters, articles) est sauvegardée en JSON. Un script quotidien planifié par cron relance la collecte et la génération.
Une chaîne de veille
qui tourne toute seule.
Python, LangGraph
et un LLM léger
Un graphe d’états LangGraph, un modèle gpt-4o-mini piloté par LangChain, des connecteurs de sources et deux interfaces (API et application web).