Les agents d'IA sont des programmes logiciels alimentés par des LLM qui accomplissent des objectifs de manière autonome en décomposant les tâches complexes et en utilisant des outils et des bases de connaissances. Les composants clés incluent LLM (cerveau), instructions système (manuelle), outils (mains), historique de chat à court terme (tableau blanc), et mémoire à long terme via des bases de données comme Milvus pour RAG. Les instructions lient tous les composants ; sans elles, l'agent manque de direction.

Conseil #1 : Dessinez-le — créez un diagramme du processus métier et du flux de travail de l'agent en utilisant des outils comme draw.io et Mermaid.js. Cela garantit l'alignement de l'équipe, cartographie les points de décision et aide au débogage. Conseil #2 : Utilisez des outils de développement IA comme IBM Bob pour aider à rédiger, affiner et mettre à jour les instructions, détecter les erreurs et assurer la cohérence. Conseil #3 : Structurez les instructions avec des sections claires — Identité, Objectifs, Contraintes, Outils et Flux de travail — en utilisant Markdown pour améliorer la lisibilité. Conseil #4 : Définissez explicitement l'utilisation des outils, en spécifiant quand et comment invoquer chaque outil avec les paramètres requis.

Conseil #5 : Incluez des exemples few-shot montrant des interactions idéales pour guider le comportement de l'agent. Conseil #6 : Gérez les cas limites et les erreurs en définissant des comportements de secours et des chemins d'escalade. Conseil #7 : Utilisez Git pour le contrôle des versions des instructions afin de suivre les modifications et permettre les retours en arrière. Conseil #8 : Testez de manière itérative avec des scénarios réels, en affinant les instructions en fonction des performances observées de l'agent.

Entités clés : Entreprises : IBM, Milvus