Notes pratiques : Création d’agents IA efficaces : modèles architecturaux
Guide pas à pas des notes pratiques : Création d’agents IA efficaces : modèles architecturaux ainsi que contrats, vérifications et emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes utilisant ce modèle.
Ce guide reconstitue le parcours allant des matières premières à un système fonctionnel pour : Construire des agents IA efficaces : modèles architecturaux et cadres d’implémentation. L’accent est mis sur des étapes opérationnelles, des vérifications explicites, ainsi que du code que vous pouvez intégrer directement dans un dépôt sans devoir deviner son intention. Pour l’étape d’aperçu, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’achèvement avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu, sans avoir à deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts permet d’éviter des factures inattendues lorsque le parcours passe de la démonstration à des environnements partagés.
1. Qu’est-ce qu’un agent IA ?
Lorsque vous travaillez sur l’étape 1 « Qu’est-ce que c’est ? », notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le mécanisme de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
2. L’architecture de base de l’agent
Lorsque vous travaillez sur l’étape 2 « The Core Agent », notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations apportées ultérieurement. Faites un point après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur tente à nouveau un nœud ultérieur.
Interface utilisateur ou système
Lors du travail sur l’étape de l’interface utilisateur ou système, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Faites des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lors du travail sur l’étape de l’interface utilisateur ou système, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés.
Durée de fonctionnement de l’agent
La phase d’exécution de l’agent fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une entité mesurable. Capturez un transcript exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez les configurations en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Maintenez un état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a écrit tel champ, ce qui perturbe la reprise après interruption.
3. La couche de modèle
La phase du 3e niveau de modélisation fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript parfait, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez en même temps le parcours optimal et celui de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et le traitement des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Fixez un budget de tokens par tour et par session : les outils agents élargissent de manière importante le contexte ; des plafonds stricts empêchent que les démonstrations se transforment en factures inattendues.
4. Les outils qui transforment les modèles en agents
La phase des 4 outils pour transformer les modèles fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un processus embrouillé. Fixez des budgets de tokens par tour et par session. Les outils agents élargissent lourdement le contexte ; des plafonds stricts empêchent que les démos ne se transforment en factures inattendues. La phase des 4 outils pour transformer les modèles fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’une démo à des environnements partagés.
search_leads()
get_account()
get_customer_history()
get_recent_emails()
create_opportunity()
schedule_meeting()
generate_proposal()
5. Schéma 1 : L’agent utilisant des outils
Pour le schéma 1, étape 5, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Authentifiez-vous au niveau du gateway et réautorisez-vous au niveau du plan de données. Un token porteur seul ne constitue pas une frontière entre les tenants.
User
↓
Agent
↓
LLM
↓
Choose Tool
↓
Execute Tool
↓
Tool Result
↓
LLM
↓
Final Response
get_weather("Chicago", "tomorrow")
6. Schéma 2 : ReAct
Pour l’étape 6 du Pattern 2 ReAct, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas l’exhaustivité du fonctionnement commercial.
Goal
↓
Reason
↓
Action
↓
Observation
↓
Reason
↓
Action
↓
Observation
↓
Final Answer
User Goal:
Find our highest-value customer with an unresolved support case.
Reason:
I need customer revenue data.Action:
query_customer_database()Observation:
Customer A has the highest revenue.Reason:
Now I need unresolved support cases.Action:
search_support_cases(customer_a)Observation:
Two unresolved cases found.Final Answer:
Customer A is the highest-value customer currently
associated with unresolved support cases.
7. Pattern 3 : Planifier et exécuter
Pour la phase Plan-and-Execute du Pattern 7 n°3, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Faites approuver par un humain les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier. Pour la phase Plan-and-Execute du Pattern 7 n°3, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la version démo à celle partagée.
environnements.Goal:
Prepare me for tomorrow's meeting with Acme Corp.
1. Retrieve account information
2. Review recent opportunities
3. Retrieve previous meeting notes
4. Review recent emails
5. Identify unresolved issues
6. Find relevant company news
7. Generate meeting briefing
User Goal
↓
Planner
↓
Task Plan
↓
Executor
↓
Tools
↓
Results
↓
Evaluator
↓
Final Output
8. Schéma 4 : Architecture du routeur
Lors de l’étude de la phase 8 du Schéma 4 concernant le routeur, notez d’abord les exigences : entrées requises, signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de maintenir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Faites un point après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel au LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
┌── HR Agent
│
User → Router ────┼── Finance Agent
│
├── IT Support Agent
│
└── Sales Agent
9. Schéma 5 : Agents superviseur et travailleur
Lorsque vous travaillez sur l’étape 9 du Pattern 5 Supervisor, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Faites un point après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
Research Agent
↑
│
User → Supervisor → Data Agent
│
↓
Report Agent
10. Pattern 6 : Agentic RAG
Lorsque vous travaillez sur l’étape 10 du Modèle 6 Agentic, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Mesurez le taux de rappel sur un ensemble fixe de questions avant d’ajuster les prompts. Un changement fréquent de prompts ne résout que rarement un système de récupération insuffisant. Lorsque vous travaillez sur l’étape 10 du Modèle 6 Agentic, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration aux environnements partagés.
Question
↓
Vector Search
↓
Relevant Documents
↓
LLM
↓
Answer
Question
↓
Agent
↓
Do I need retrieval?
↓
Which source?
↓
Search
↓
Evaluate results
↓
Enough information?
↓ ↓
Yes No
↓ ↓
Answer Search Again
11. Schéma 7 : Réflexion et auto-évaluation
La phase de réflexion du Schéma 7 fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Recueillez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Garantissez que l’état du graphe reste plat et typé. Les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a écrit tel champ, ce qui perturbe la reprise après interruption.
Generate Answer
↓
Evaluate Answer
↓
Is it sufficient?
↓ ↓
Yes No
↓ ↓
Return Improve
12. Architecture mémoire
L’étape de l’architecture mémoire 12 fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript parfait, un cas d’échec et la note de rollback avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et le traitement des messages non livrés font partie du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Maintenez l’état des graphes plat et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit tel champ et perturbent la reprise après interruption.
Mémoire de travail
La phase de la mémoire de travail fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Maintenez l’état des graphes simple et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption. La phase de la mémoire de travail fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce du coût évite des factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés.
Mémoire de conversation
Pour l’étape de la mémoire de conversation, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Mettez en place une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
Mémoire à long terme
Pour l’étape de la mémoire à long terme, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Faites approuver par un humain les cas où de l’argent est dépensé ou où des données de production sont modifiées. La connexion en temps de compilation ne garantit pas l’exhaustivité du fonctionnement commercial.
Mémoire épisodique
Pour l’étape de la Mémoire épisodique, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Faites approuver par des humains les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier. Pour l’étape de la Mémoire épisodique, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés.
13. L’état est souvent plus important que la mémoire
Lorsque vous travaillez sur l’étape 13 « L’état est souvent plus important que la mémoire », notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de maintenir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque un opérateur réessaie un nœud ultérieur.
state = {
"goal": "",
"user_id": "",
"plan": [],
"completed_tasks": [],
"tool_results": {},
"approval_status": None,
"errors": [],
"final_answer": None
}
14. Architectures d’agents basées sur un graphe
Lors de la réalisation de l’étape 14 concernant les architectures d’agents basées sur des graphes, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations apportées ultérieurement. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel au LLM lorsque l’opérateur tente à nouveau un nœud ultérieur.
Start
↓
Classify Request
↓
Retrieve Data
↓
Analyze
↓
Risk Check
↓
Need Approval?
↓ ↓
Yes No
↓ ↓
Human Execute
Approval ↓
↓ Finish
Execute
↓
Finish
15. Architecture avec intervention humaine
Lors de la réalisation des 15 étapes de l’architecture avec intervention humaine, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Faites des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lors de la réalisation des 15 étapes de l’architecture avec intervention humaine, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration aux environnements partagés.
Agent Recommendation
↓
Policy Check
↓
High-Risk Action?
↓ ↓
Yes No
↓ ↓
Human Execute
Approval
↓
Execute
16. Garde-fous pour les agents
La phase des 16 garde-fous pour les agents fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.
Garde-fous pour les entrées
La phase Input Guardrails fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de rollback avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et le traitement des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Maintenez l’état des graphes plat et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.
Guardrails des outils
La phase Tool Guardrails fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et une note de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un processus embrouillé. Exposez les outils avec des schémas restreints et des étiquettes explicites indiquant les effets secondaires. Les hôtes doivent savoir quels appels modifient l’état avant d’approuver automatiquement. La phase Tool Guardrails fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et une note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration aux environnements partagés.
Guardrails de sortie
Pour l’étape Output Guardrails, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
Garde-fous d’exécution
Pour l’étape des garde-fous d’exécution, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La configuration en temps de compilation ne garantit pas la complétude du fonctionnement métier.
17. Frameworks d’implémentation
Pour l’étape des 17 Frameworks d’implémentation, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Faites approuver par un humain les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier. Pour l’étape des 17 Frameworks d’implémentation, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration à l’utilisation partagée.
environnements.Python
+
LLM API or local model
+
Functions
+
FastAPI
+
Database
Frameworks basés sur les graphes
Lors de la phase des Frameworks basés sur les graphes, notez d’abord le contrat : entrées requises, signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de maintenir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les flags fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du graphe. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
Frameworks multi-agents
Lors de la phase des cadres multi-agents, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
Plateformes d’orchestration de l’IA d’entreprise
Lors du travail sur l’étape des plateformes d’orchestration de l’IA d’entreprise, notez d’abord les conditions prévues : entrées requises, signal de succès et conséquences en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lors du travail sur l’étape des plateformes d’orchestration de l’IA d’entreprise, notez d’abord les conditions prévues : entrées requises, signal de succès et conséquences en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés.
18. Un cadre d’implémentation pratique
La phase 18 « Une implémentation pratique » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Recueillez un transcript exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Garantissez que l’état du graphe soit plat et typé. Les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a écrit tel champ, ce qui perturbe la reprise après interruption.
Étape 1 : Définir l’objectif
La première étape, définir l’étape à suivre, fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript parfait, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez en même temps le parcours idéal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Gardez l’état des graphes simple et typé ; les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.
Étape 2 : Définir les responsabilités de l’agent
La phase « Étape 2 : Définir la structure » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal de fonctionnement, un cas d’échec et des notes de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’erreur doit pointer vers une seule responsabilité et non vers un processus embrouillé. Maintenez l’état des graphes simple et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ, ce qui perturbe la reprise après interruption. La phase « Étape 2 : Définir la structure » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal de fonctionnement, un cas d’échec et des notes de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés.
Retrieve account information
Retrieve opportunities
Analyze customer communication
Retrieve open support issues
Generate meeting briefing
Recommend discussion topics
Cannot modify CRM records
Cannot send email
Cannot change pricing
Cannot create contracts
19. Étape 3 : Définir les outils
Pour l’étape 3 « Définir » de la phase 19, il convient de définir les entrées, le responsable de l’étape ainsi que les critères d’arrêt avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu, sans avoir à deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Authentifiez-vous au niveau du gateway et réautorisez-vous au niveau du plan de données. Un simple token porteur ne constitue pas une frontière entre les tenants.
get_account(account_id)
get_opportunities(account_id)
get_support_cases(account_id)
get_email_history(account_id)
search_company_news(company_name)
manage_customer()
get_customer_profile()
20. Étape 4 : Concevoir le flux de contrôle
Pour l’étape 4 du processus en 20 étapes, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez conjointement le parcours normal et les scénarios de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La configuration en temps de compilation ne garantit pas la complétude du fonctionnement commercial.
21. Étape 5 : Ajouter de l’état et de la mémoire
Pour l’étape 5 « Ajouter » des 21 étapes, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Faites approuver par un humain les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. Une connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier. Pour l’étape 5 « Ajouter » des 21 étapes, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés.
Conversation state
Task state
User preferences
Long-term knowledge
Audit history
22. Étape 6 : Ajouter l’observabilité
Lors de la réalisation de l’étape 6 des 22 étapes, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le mécanisme de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque un opérateur réessaie un nœud ultérieur.
Request
Agent decision
Model used
Prompt version
Tool selected
Tool input
Tool output
Execution time
Token usage
Cost
Errors
Retries
Final response
Human overrides
Request ID: 78425
Step 1:
Intent → Customer Meeting PreparationStep 2:
Tool → get_account()Step 3:
Tool → get_opportunities()Step 4:
Tool → search_support_cases()Step 5:
LLM → Generate briefingTotal execution: 4.8 seconds
Tool calls: 3
Model calls: 2
23. Étape 7 : Évaluer l’agent
Lors de l’exécution de l’étape 7 « Évaluation » des 23 étapes, notez d’abord les éléments requis : les données nécessaires, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Documentez en même temps le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’améliorations apportées ultérieurement. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le mécanisme de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur tente à nouveau un nœud ultérieur.
Achevement de la tâche
Lors de la phase d’achèvement de la tâche, notez d’abord les conditions requises : les entrées nécessaires, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lors de la phase d’achèvement de la tâche, notez d’abord les conditions requises : les entrées nécessaires, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à un environnement partagé.
Sélection des outils
La phase de sélection des outils fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Recueillez un exemple réussi, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez les configurations en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système.
Précision des outils
Fondement théorique
Sécurité
Efficacité
Latence
Costs
24. Rétablissement en cas d’échec
Tool Call
↓
Success?
↓ ↓
Yes No
↓ ↓
Continue Retry
↓
Still Fails?
↓ ↓
Yes No
↓ ↓
Fallback Continue
↓
Escalate
25. Systèmes multi-agents : les utiliser avec prudence
Supervisor
├── Financial Analysis Agent
├── Legal Analysis Agent
├── Market Research Agent
└── Report Generation Agent
Search Agent
Thinking Agent
Tool Agent
Summary Agent
Response Agent
26. L’architecture d’agent d’entreprise
User
↓
Agent Gateway
↓
Identity / Access
↓
Router
↓
┌─────────────┼─────────────┐
↓ ↓ ↓
Sales Agent HR Agent Finance Agent
↓ ↓ ↓
Agent Runtime
↓
┌──────────┼──────────┐
↓ ↓ ↓
RAG Tools Memory
↓ ↓ ↓
Knowledge APIs Databases
Base
↓
Policy Engine
↓
Human Approval Layer
↓
Observability
↓
Evaluation
27>Logiciels déterministes et IA probabiliste
Probabilistic Intelligence
+
Deterministic Control
=
Reliable Agentic System
28>Commencer par les workflows, puis ajouter l’autonomie
Étape 1 — Assistant
Étape 2 — Assistant utilisant des outils
Étape 3 — Agent guidé
Étape 4 — Flux de travail autonome
Étape 5 — Système multi-agents
29. Qu’est-ce qui rend un agent IA efficace ?
30. Réflexions finales
Résumé de l’architecture
AI Agent
│
├── Model
├── Instructions
├── Context
├── Tools
├── Retrieval
├── Memory
├── State
├── Planning
├── Orchestration
├── Guardrails
├── Human Oversight
├── Observability
└── Evaluation