Construire un agent d’IA de zéro : Patterns, ReAct et LangGraph
Apprenez les concepts fondamentaux des agents d’IA — planification, utilisation d’outils, réflexion et le modèle ReAct — ainsi que le rôle de LangChain et LangGraph dans la création manuelle d’un tel agent.
Les systèmes d’IA ne sont plus limités à répondre à des questions isolées. Grâce aux agents d’IA, un modèle peut planifier une séquence d’actions, utiliser des outils externes, évaluer les résultats obtenus et accomplir des tâches nécessitant plusieurs étapes pour être terminées.
Qu’est-ce qui fait d’un système un agent d’IA ?
Un modèle d’IA standard réagit à une seule demande et produit une seule réponse. Un agent d’IA va plus loin : il peut :
- Découvrir ce que l’utilisateur souhaite réellement
- Décomposer cet objectif en une séquence d’actions
- Sélectionner et utiliser les outils appropriés
- Examiner ce que ces outils renvoient
- Poursuivre son travail jusqu’à ce que la tâche soit véritablement terminée
Pensez à un planificateur de voyages virtuel qui prépare un voyage de deux jours à Kandy. Il doit collecter des informations provenant de multiples sources, puis les intégrer pour créer un itinéraire praticable, plutôt que de se contenter de décrire un itinéraire de manière abstraite.
À quoi ressemble un flux de travail agent
De nombreuses tâches réelles sont trop complexes pour être traitées en une seule étape. Un flux de travail agent remédie à cela en divisant la tâche en phases distinctes.
Les phases typiques incluent :
- Planification
- Recherche
- Rédaction
- Revue
- Affinage
En structurant le travail de cette manière, l’agent peut s’appuyer sur les résultats des phases précédentes et affiner constamment sa réponse finale.
Modèles récurrents dans la conception des agents
Plusieurs modèles éprouvés sont utilisés lors de la conception d’agents IA :
- Planification : diviser une tâche importante en un ensemble de tâches plus petites.
- Utilisation d’outils : faire appel à des ressources externes telles que des calculatrices, des moteurs de recherche ou des bases de données.
- Réflexion : vérifier la qualité d’une réponse provisoire et l’affiner.
Ces modèles donnent aux agents la capacité de résoudre des problèmes plus complexes que celui d’un simple échange demande-réponse.
Le rôle de LangChain et LangGraph
LangChain fournit les composants nécessaires pour créer des applications alimentées par des modèles de langage, y compris des modèles de prompts, des intégrations d’outils et des connecteurs vers différents modèles.
LangGraph permet de relier les actions individuelles en une chaîne cohérente. Il est particulièrement utile lorsque votre agent a besoin de boucles, de mémoire persistante, d’appels à des outils ou d’un point où un humain peut intervenir.
Pour résumer la différence :
- LangChain fournit les éléments.
- LangGraph organise la manière dont elles s’exécutent.
Comprendre le modèle ReAct
Le modèle ReAct combine la réflexion et l’action.
Un agent suivant ce modèle effectue une série d’étapes successives :
- Réfléchir à la prochaine action à entreprendre
- Exécuter une action
- Vérifier le résultat
- Réfléchir à l’étape suivante
Cette boucle se poursuit jusqu’à ce que l’agent soit convaincu de pouvoir produire une réponse finale.
Le cycle ReAct relie la réflexion, l’action, l’observation et la présentation du résultat final.
Créer manuellement un agent de base
Considérez la création d’un agent minimal équipé de deux outils :
- Un qui recherche le poids typique d’une race de chien
- Un qui effectue des additions
Imaginez un utilisateur qui pose une question du genre : quel serait le poids total d’un Border Collie et d’un Scottish Terrier si l’on additionnait leurs poids respectifs ?
Face à cette demande, l’agent suit une courte séquence d’étapes :
- Rechercher le poids du Border Collie : 37 lb
- Rechercher le poids du Scottish Terrier : 20 lb
- Appeler l’outil de calcul avec
37 + 20 - Indiquer le total : 57 lb
Cette démarche illustre comment un agent enchaîne plusieurs appels d’outils plutôt que de deviner directement la réponse.
Division du travail entre le modèle et l’environnement de exécution
Le modèle linguistique et le code Python qui l’entoure s’occupent chacun de parties distinctes de la tâche.
LLM est chargé de :
- Interpréter la question posée
Le runtime Python s’occupe de :
- Exécuter réellement les outils choisis
- Suivre les résultats
- Gérer la boucle qui fait fonctionner l’agent
- Repasser les sorties des outils au modèle
En bref, le modèle décide de ce qui doit être fait, et le code Python met cela en œuvre.
Transformer la boucle en processus automatisé
Au lieu de déclencher manuellement chaque appel d’outil, vous pouvez automatiser toute la boucle de l’agent. Le système vérifie si le modèle souhaite appeler un outil :
- Si c’est le cas, cet outil est exécuté.
- La sortie est renvoyée au modèle.
- Lorsqu’aucun outil supplémentaire n’est nécessaire, l’agent renvoie la réponse finale.
En automatisant le cycle de cette manière, l’agent devient quelque chose qui peut être réutilisé pour de nombreuses demandes d’utilisateurs différents, et non simplement un script unique.
Points clés à retenir
- Les agents IA résolvent des tâches en suivant une séquence d’étapes.
- Les workflows basés sur des agents reposent sur la planification, les appels d’outils, l’observation et un affinage répété.
- Des modèles de conception courants couvrent la planification, l’utilisation d’outils, la réflexion, la coordination entre plusieurs agents et la mémoire.
- LangChain fournit les éléments de base pour les applications IA.
- LangGraph gère la manière dont ces éléments se connectent pour former un processus fonctionnel.
- ReAct relie la réflexion, l’action et l’observation des résultats.
- Le LLM prend les décisions tandis que l’environnement d’exécution Python s’occupe de la mise en œuvre.
- Un cycle d’agent automatisé continue d’appeler des outils jusqu’à ce que la tâche soit terminée.
Ces principes fondamentaux posent les bases pour développer, à l’avenir, des agents plus sophistiqués avec LangGraph.
La prochaine étape en matière d’IA ne consiste pas seulement à produire de meilleures réponses — il s’agit de créer des systèmes capables d’agir eux-mêmes de manière appropriée.
Lectures complémentaires
- Ce que LangChain automatise réellement une fois qu’un circuit agent a été créé — Explique comment LangChain, LangGraph et d’autres SDK similaires reprennent le même circuit agent de base construit à partir de zéro, et quand s’appuyer sur un framework est utile ou préjudiciable.