GetIT-Sunday/MOSAIC - Optimisation et Recherche Modulaire pour Systèmes Agentiques
Un framework multi-agent inspiré d'AutoKaggle pour la participation autonome à des compétitions de science des données.
Aperçu
MOSAIC (Modular Optimization and Search for Agentic-Contexts) est un système multi-agent conçu pour automatiser les workflows de science des données, en particulier dans le cadre de compétitions. Il permet de décomposer des problèmes complexes en sous-tâches confiées à des agents spécialisés, chaque agent étant responsable d'une étape clé du pipeline : nettoyage des données, ingénierie des caractéristiques, sélection de modèles, optimisation des hyperparamètres et soumission des résultats.
Principales caractéristiques
- Architecture modulaire : Ajoutez ou remplacez facilement des agents via des fichiers de configuration YAML.
- Orchestration de pipelines : Les agents communiquent via un bus de messages et un espace de mémoire partagé.
- Support multi-plateforme : Compatible avec les environnements Claude Code, Cursor, et d'autres outils d'IA agentique.
- Reproductibilité : Chaque exécution est tracée et versionnée.
- Parallélisation : Exécution simultanée de tâches indépendantes pour accélérer les itérations.
Configuration
Créez un fichier mosaic_config.yaml à la racine de votre projet :
agents:
- name: data_cleaner
type: cleaning
config:
handle_missing: true
outlier_removal: iqr
- name: feature_engineer
type: feature_engineering
config:
auto_feature_selection: true
- name: model_trainer
type: modeling
config:
model: xgboost
hyperopt: random_search
pipeline:
steps:
- agent: data_cleaner
- agent: feature_engineer
- agent: model_trainer
wait_for: [data_cleaner, feature_engineer]
Utilisation
# Démarrer le pipeline MOSAIC
mosaic run --config mosaic_config.yaml
# Validation d'un pipeline existant
mosaic validate --config mosaic_config.yaml
Documentation
Pour plus de détails, consultez le dépôt officiel.
Licence
MIT