4 Modèles de conception d'IA agentic et exemples concrets
L'IA agentic améliore l'autonomie des grands modèles de langage (LLM) comme Llama, Claude ou GPT en exploitant l'utilisation d'outils, la prise de décision et la résolution de problèmes. Cela apporte une approche structurée pour créer et gérer des agents autonomes dans plusieurs cas d'utilisation.
Quels sont les flux de travail agentic ?
Un agent est considéré comme plus intelligent s'il choisit systématiquement des actions qui conduisent à des résultats plus étroitement alignés sur sa fonction objectif.
Flux de travail automatisés (basés sur des règles, non-AI)
Suivent des règles et des processus prédéfinis, généralement basés sur des instructions fixes. Ils sont conçus pour gérer efficacement des tâches répétitives, souvent via des systèmes comme l'automatisation des processus robotisés (RPA), où peu ou pas de prise de décision est requise.
Flux de travail AI (non-agentic)
Des systèmes où les LLM et les outils sont orchestrés via des chemins de code prédéfinis, avec une réflexion minimale. Dans un flux de travail non-agentic, un LLM génère une sortie à partir d'un prompt, comme générer une liste de recommandations basée sur une entrée.
Flux de travail agentic
Des processus pilotés par l'IA où des agents autonomes prennent des décisions, effectuent des actions et coordonnent des tâches avec un minimum d'intervention humaine. Ces flux de travail utilisent des composants clés tels que le raisonnement, la planification et l'utilisation d'outils pour gérer des tâches complexes.
Par rapport à l'automatisation traditionnelle, comme RPA, qui suit des règles et des conceptions fixes, les flux de travail agentic sont plus « dynamiques et flexibles », s'adaptant aux données en temps réel et aux conditions imprévues.
Dans ce flux de travail, l'agent AI répond à la requête de l'utilisateur (Exemple : « Qui a gagné l'Euro en 2024 ? »)
- Requête de l'utilisateur : L'utilisateur pose une question.
- Analyse par LLM : Le LLM l'interprète et détermine si des données externes sont nécessaires.
- Activation d'un outil externe : Un outil de recherche récupère des informations en temps réel.
- Création de la réponse : Le LLM combine les données et répond :
« L'Espagne a remporté l'Euro 2024 contre l'Angleterre avec un score de 2-1 en finale à Berlin en juillet 2024. »
5 types de modèles de conception d'IA agentic
Modèle de réflexion
Le modèle de réflexion améliore les flux de travail agentic avec une amélioration continue de soi.
→ Ce modèle implique un mécanisme d'auto-retour d'information où un agent AI évalue ses sorties ou décisions avant de finaliser sa réponse ou d'entreprendre d'autres actions.
→ Il permet à l'agent d'analyser son propre travail, d'identifier les erreurs ou les lacunes et d'affiner son approche, conduisant à de meilleurs résultats au fil du temps. Ce processus n'est pas limité à une seule itération ; les agents peuvent ajuster leurs réponses lors des interactions suivantes.
Exemple concret :
Des agents AI tels que GitHub Copilot peuvent affiner le code par auto-réflexion en examinant et en modifiant sa propre structure et son comportement à l'exécution, par exemple :
- Réponse initiale : GitHub Copilot génère un extrait de code basé sur un prompt.
- Processus de réflexion : Examine le code généré pour détecter les erreurs, les inefficacités ou les améliorations. Il peut utiliser une boucle de rétroaction, comme l'exécution du code dans un environnement sandbox, pour identifier les bugs.
- Auto-itération : Évalue si le code généré fonctionne comme prévu, affine sa logique et suggère des optimisations.
Modèle d'utilisation d'outils
Le modèle d'utilisation d'outils dans l'IA agentic améliore les capacités des grands modèles de langage (LLM) en leur permettant d'interagir dynamiquement avec des outils et des ressources externes.
Des protocoles comme le Model Context Protocol (MCP) aident à standardiser le processus d'utilisation d'outils.2
La standardisation de l'utilisation d'outils via MCP fait passer la conception agentic des intégrations d'API personnalisées à une couche de contexte unifiée. Plutôt que de gérer des connecteurs individuels, les agents utilisent MCP pour maintenir un flux de données sécurisé entre le modèle et l'environnement local ou d'entreprise. Avec les protocoles d'utilisation d'outils et les modèles agentic, les agents peuvent :
- accéder à des informations en temps réel (via des API), rechercher sur le web
- interagir avec des API pour traiter et générer des réponses
- interagir avec des systèmes de récupération d'informations
- récupérer des jeux de données spécifiques
- exécuter des scripts pour l'analyse de données
- exploiter des modèles d'apprentissage automatique pour exécuter des algorithmes spécialisés
Nous avons utilisé des agents AI populaires pour tester leurs capacités d'utilisation d'outils :
Exemple concret :
Le projet de synthèse visuelle-textuelle utilise GPT-4 pour interagir dynamiquement avec des outils externes (tels que CLIP pour l'analyse d'images et GPT-4 pour le raisonnement) et des ressources externes (par exemple, outils de conception, plateformes de commerce électronique) afin d'accomplir des tâches complexes.3
Modèle de planification
Le modèle de planification permet aux LLM de décomposer les grandes tâches en sous-tâches.
Un LLM utilisant le modèle de planification organisera les sous-objectifs dans une séquence logique. Selon la complexité, l'agent peut planifier des actions dans un ordre linéaire ou créer des branches pour une exécution parallèle.
Exemple concret :
Un groupe de chercheurs a démontré comment des agents LLM collaborent avec des modèles de plateformes comme Hugging Face pour gérer des tâches complexes et plus vastes.
L'approche s'appelait HuggingGPT, un agent propulsé par LLM qui exploite des LLM (par exemple, ChatGPT) pour connecter divers modèles AI dans les communautés d'apprentissage automatique (par exemple, Hugging Face) afin de résoudre des tâches AI.4
Dans les flux de travail actuels, le modèle de planification est de plus en plus intégré au raisonnement au niveau du modèle. Alors que les frameworks gèrent la délégation de tâches de haut niveau, les modèles de raisonnement effectuent un traitement interne pour valider les plans avant l'exécution. Cette délibération interne :
- réduit les erreurs de logique lors de la décomposition des tâches
- minimise le besoin de conception de prompts multi-étapes
- permet à l'agent de se corriger lui-même avant d'initier une action
Ajouter comme source préféréeModèle multi-agent
Les modèles multi-agent se concentrent sur la délégation de tâches, qui implique d'assigner différents agents à différentes tâches qui peuvent être créées en invitant un seul LLM (ou plusieurs LLM) à gérer des responsabilités distinctes.
Par exemple, pour créer un agent développeur logiciel, vous pourriez inviter le LLM : « Vous êtes un expert en écriture de code efficace et clair. Veuillez écrire le code pour accomplir [specific task].»
Dans les systèmes multi-agent, les agents communiquent en utilisant des protocoles Agent-à-Agent (A2A) qui définissent le flux d'informations entre eux. Par exemple, le protocole A2A de Google est un framework ouvert qui équipe les agents de contexte structuré et d'outils.5
Frameworks multi-agent actuels :
- LangGraph : Facilite les flux de travail cycliques et la gestion d'état pour les agents nécessitant des boucles de rétroaction.
- PydanticAI : Un framework axé sur l'orchestration d'agents sûre pour les types et prête pour la production.
- CrewAI : Orchestre des agents en assignant des rôles spécifiques et des séquences de tâches collaboratives.
- OpenAI Swarm : Un protocole léger pour gérer les transferts entre des modèles spécialisés.
Pour plus : Constructeurs d'IA agentic open source & frameworks.
Modèle Humain-dans-la-Boucle (HITL)
Le modèle HITL intègre une intervention humaine à des points de décision spécifiques pour assurer la précision et la sécurité. Les implémentations clés incluent :
- Points de contrôle d'approbation : L'agent se met en pause pour une confirmation humaine avant d'exécuter des actions à fort impact, telles que des transactions financières ou des suppressions de données.
- Boucles de révision : Un humain ou un modèle superviseur secondaire évalue la sortie de l'agent pour fournir une couche de contrôle de qualité avant la fin du processus.
Cas d'utilisation des flux de travail agentic
1. Génération augmentée par récupération (RAG)
Les modèles de conception agentic peuvent être utilisés dans les systèmes RAG pour intégrer des agents dans le pipeline RAG.
Pour plus, voir :
→ Découvrez les meilleurs systèmes RAG agentic
→ Comparez les meilleurs outils de génération augmentée par récupération
2. Développement logiciel
- Génération et complétion de code :
- Cursor : Génère automatiquement des extraits de code et des fonctions entières basés sur des descriptions en langage naturel
- Devin : Crée des applications à partir de zéro avec une supervision humaine minimale, en utilisant un navigateur ou une interface de ligne de commande.
- Tests logiciels automatisés :
- Diffblue : Écrit automatiquement des tests unitaires pour le code Java, garantissant la couverture et la correction du code.
- Snyk : Détecte et corrige les vulnérabilités de sécurité dans les dépendances sans intervention humaine.
- Diffblue : Écrit automatiquement des tests unitaires pour le code Java, garantissant la couverture et la correction du code.
3. Jeux vidéo
- PNJ autonomes :
- AI Dungeon : Utilise un LLM pour générer des PNJ textuels entièrement autonomes, réagissant aux actions des joueurs et créant des événements narratifs.
- AgentRefine : Permet aux agents et modèles AI d'identifier les erreurs et de les corriger automatiquement, améliorant ainsi leurs performances pour les tâches générales.
- Exploration autonome :
- Spore (évolution contrôlée par AI) : Des agents AI se reproduisent, mutent et évoluent sans intervention humaine, devenant de plus en plus intelligents et diversifiés à chaque génération.
- Recherche de chemin :
- NavMesh AI : Système de recherche de chemin autonome dans les jeux, où les agents peuvent naviguer dans des environnements dynamiques.
4. Création multimédia
- Transformation des résultats de recherche GenAI en pages Wikipédia
- Perplexity Pages : Lorsqu'un utilisateur saisit une requête de recherche, Perplexity Pages agrège les informations pertinentes de plusieurs sources pour transformer les résultats de recherche en pages Wikipédia.
- Production vidéo automatisée
- Pictory transforme automatiquement le contenu basé sur du texte en vidéo.
5. Recherche et analyse de données
- ChemCrow : Exécution de simulations et formulation de recommandations autonomes.
pour la découverte de médicaments. - AI2 : Fournit une gestion d'entrepôt de données via des systèmes autonomes.
6. Utilisation d'ordinateur
Les agents modernes peuvent interagir avec des interfaces graphiques utilisateur (GUI) de manière similaire aux utilisateurs humains. Grâce aux capacités d'utilisation d'ordinateur, les agents interprètent les pixels d'écran, déplacent les curseurs et saisissent du texte dans diverses applications. Ces agents peuvent :
- rechercher sur le web et interagir avec des interfaces de logiciels de bureau
- naviguer dans des systèmes ERP internes qui manquent d'API structurées
- exécuter des flux de travail administratifs multiplateformes
- remplir des formulaires en ligne et réserver des voyages.
7. Service client
Les agents AI pour le service client répondent aux requêtes des clients en langage naturel, interprètent le contexte et génèrent des réponses humaines. Ces agents sont couramment utilisés pour l'automatisation des centres de contact. Quelques exemples incluent :
- Zendesk AI
- Fim d'Intercom
- Agent Kore.AI
8. Automatisation de la santé
L'IA agentic pour la santé vise à exploiter les systèmes de santé pour automatiser les flux de travail dans les opérations cliniques. Exemples d'outils :
Automatisation de la santé à usage général :
- Sully.ai
- Hippocratic AI
- Innovacer
- Beam agent AI Healthcare
- Notable Health
Soutien aux patients :
- Amelia AI
- Cognigy
Pour aller plus loin
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