Une vue d'ensemble en couches des concepts clés de l'IA Agentique. Comprenons-le couche par couche. 1) LLMs (couche de base) Au cœur, vous avez des LLMs comme GPT, DeepSeek, etc. Idées principales ici : - Tokenisation et paramètres d'inférence : comment le texte est décomposé en tokens et traité par le modèle. - Ingénierie des prompts : concevoir des entrées pour obtenir de meilleures sorties. - APIs LLM : interfaces programmatiques pour interagir avec le modèle. C'est le moteur qui alimente tout le reste. 2) Agents IA (construits sur des LLMs) Les agents enveloppent les LLMs pour leur donner la capacité d'agir de manière autonome. Responsabilités clés : - Utilisation d'outils et appel de fonctions : connecter le LLM à des APIs/outils externes. - Raisonnement des agents : méthodes de raisonnement comme ReAct (raisonner + agir) ou Chain-of-Thought. - Planification et décomposition des tâches : décomposer une grande tâche en plus petites. - Gestion de la mémoire : garder une trace de l'historique, du contexte et des informations à long terme. Les agents sont les cerveaux qui rendent les LLMs utiles dans les flux de travail réels. 3) Systèmes agentiques (systèmes multi-agents) Lorsque vous combinez plusieurs agents, vous obtenez des systèmes agentiques. Caractéristiques : - Communication inter-agents : agents parlant entre eux, utilisant des protocoles comme ACP, A2A si nécessaire. - Routage et planification : décider quel agent gère quoi, et quand. - Coordination d'état : garantir la cohérence lorsque plusieurs agents collaborent. - RAG multi-agents : utilisation de la génération augmentée par récupération entre agents. - Rôles et spécialisation des agents : agents avec des objectifs uniques. - Cadres d'orchestration : outils (comme CrewAI, etc.) pour construire des flux de travail. Cette couche concerne la collaboration et la coordination entre les agents. 4) Infrastructure agentique La couche supérieure garantit que ces systèmes sont robustes, évolutifs et sûrs. Cela inclut : - Observabilité et journalisation : suivi des performances et des résultats (en utilisant des cadres comme DeepEval). - Gestion des erreurs et réessais : résilience face aux échecs. - Sécurité et contrôle d'accès : garantir que les agents ne dépassent pas leurs limites. - Limitation de taux et gestion des coûts : contrôle de l'utilisation des ressources. - Automatisation des flux de travail : intégration des agents dans des pipelines plus larges. - Contrôles humains dans la boucle : permettant une supervision et une intervention humaines. Cette couche garantit la confiance, la sécurité et l'évolutivité pour les environnements d'entreprise/production. L'IA agentique, dans son ensemble, implique une architecture empilée, où chaque couche extérieure ajoute fiabilité, coordination et gouvernance sur les couches intérieures.