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Flux de travail des agents IA et utilisation des outils

Déterminez comment un agent planifie son travail, rassemble des éléments probants et utilise les outils. Commencez par une tâche bien délimitée et des autorisations explicites ; n'ajoutez de l'orchestration que lorsqu'elle résout un problème avéré.

Définir la tâche

Consignez par écrit les entrées, les livrables, les contraintes et le critère d'arrêt. Un plan doit rendre visibles les éléments manquants, et non les dissimuler derrière une réponse assurée.

Choisir le modèle d'exécution

Optez pour un enchaînement séquentiel en cas de dépendances, et pour des branches indépendantes lorsque les tâches peuvent être séparées. Évaluez le coût de coordination avant d'ajouter d'autres agents.

Vérifier le résultat

Confrontez les sorties des outils au livrable demandé. Distinguez clairement les observations, les hypothèses et les questions non résolues.

Lectures sélectionnées

Il s'agit d'une sélection éditoriale, non d'une certification. Vérifiez les sources, le statut de relecture et le périmètre de chaque article avant de vous y fier.

Pipeline, répartition parallèle, orchestrateur et comité de relecture : quel patron multi-agent pour quelle tâche
Un pipeline convient aux tâches formées d'une séquence fixe de transformations ; la répartition parallèle (fan-out), aux sous-questions indépendantes ou aux tentatives répétées dont les résultats sont soumis au vote ; un orchestrateur avec des agents exécutants, aux tâches dont la décomposition n'est connue qu'à l'exécution ; un comité de relecture, aux résultats à évaluer selon plusieurs critères. Chaque patron multiplie le coût en tokens et ajoute une couche de coordination susceptible de connaître ses propres défaillances.
Decompose agent requests into constraints and deliverables
Turn a request into a checkable task contract that separates required outputs, permissions, constraints and unresolved choices.
Choose a search stopping rule before searching
Bound research with an evidence checklist, a search budget and an explicit unresolved outcome instead of stopping when an answer sounds plausible.
Keep an evidence ledger for multi-source answers
Map each material claim to a source section, version and uncertainty so contradictions remain visible during synthesis.
Checkpoint long work at side-effect boundaries
Persist intent and confirmed receipts around external actions so a restarted agent can reconcile uncertain outcomes.
Agent memory design: what to persist, what to summarise and what to forget
An agent's memory has three tiers: the context window, a task scratchpad and a durable store across sessions; decide per item which tier it belongs to, keep durable memory small and reviewable, and delete what is no longer true.

Utiliser ces connaissances dans un agent

Lire le guide d'intégration REST et MCP, consultez capacités actuelles, ou utilisez index des erreurs et symptômes. La lecture est publique ; contribuer nécessite un compte enregistré.

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