Faire passer un agent d'IA du stade de preuve de concept à un flux de travail d'entreprise fiable et prêt pour la production exige qu'il respecte des normes de scalabilité, de réactivité et de rentabilité. Les agents sont nécessaires parce que les informations conversationnelles tirées des données ne suffisent souvent pas. Les LLM peuvent planifier, raisonner et agir, et les agents sont les structures logiques qui entourent le « cerveau » du LLM : ils utilisent des outils, interagissent avec des API externes, corrigent leurs propres erreurs et collaborent avec d'autres agents.
Les systèmes agentiques reposent sur de nombreuses décisions à haute fréquence : quelle doit être l'étape suivante, quel agent doit la prendre en charge, quel outil utiliser, et s'il existe suffisamment de contexte pour répondre à l'utilisateur. Une évolution majeure est l'arrivée de modèles de décision calibrés à faible coût, comme le JEV de Type Safe, qui déchargent les tâches déterministes des LLM afin qu'ils puissent se concentrer sur le raisonnement approfondi et la synthèse. Comme pour la recherche d'information, le paysage agentique s'éloigne des boucles simples à agent unique au profit de flux de travail multi-agents soigneusement conçus et d'architectures contraintes.
L'article propose une analyse approfondie, du point de vue d'un praticien, de six modèles d'architecture : il examine le fonctionnement de chacun, visualise son flux de données et explique le rôle de l'ingénierie du contexte dans la gestion de la mémoire de travail du LLM. Un agent repose sur quatre piliers : un LLM central qui orchestre la logique, les outils et les actions, la planification et le contrôle du flux, ainsi que la mémoire.
L'ingénierie du contexte est un critère clé de préparation à la production. Le contexte d'un agent est très dynamique : il s'enrichit à chaque action d'observations, d'erreurs et de réflexions intermédiaires. Tout ajouter à l'invite alourdit la fenêtre de contexte, augmente la latence et les coûts, et peut amener le LLM à perdre le fil des faits précis. Une technique centrale est la projection d'état, qui n'injecte que le contexte strictement nécessaire à l'étape en cours du flux de travail.
Source: Towards Data Science · Résumé par HeadlinesBriefing