Sans le buzz, un agent IA est une boucle simple : demander au modèle la prochaine action, utiliser des outils si besoin, et répéter jusqu’à l’objectif. Pas de mystique — juste un flux de contrôle clair permettant à un LLM de planifier pas à pas et d’agir via des outils.
Vous trouverez ici un squelette de code minimal, une explication pas à pas, quand ajouter des fonctionnalités, et comment livrer en production avec Draft’n run — notre plateforme orientée observabilité pour l’agentic AI et le AI workflow builder.
L’agent entier, en quelques lignes
INSTRUCTIONS = "Use tools at your disposal to complete the task"
TOOLS = [web_search, knowledge_access]
def ai_agent(task):
while not finished(task):
answer = ask_llm(INSTRUCTIONS, TOOLS, task)
if has_tools(answer):
return ai_agent(run_tools(answer))
else:
return answerC’est volontairement minimal.
Ce que fait cette logique (étape par étape)
- Objectif et boîte à outils.
INSTRUCTIONSdécrit l’objectif et encourage l’usage d’outils.TOOLSliste les capacités (recherche, DB, CRM, email…). - Demander l’étape suivante au LLM.
ask_llm(...)renvoie une réponse directe ou un plan avec appels d’outils. - Si outils requis, exécuter et boucler.
run_tools(answer)exécute, les résultats deviennent la nouvelle entrée. - Si pas d’outils (ou objectif atteint), arrêter.
finished(task)définit le succès.
C’est le cycle classique percevoir → décider → agir → répéter.
« Est‑ce vraiment un agent ? »
Oui — parce qu’il :
- poursuit un objectif,
- perçoit le contexte (via les résultats d’outils),
- décide du prochain pas (via le LLM),
- agit via des outils,
- itère jusqu’à l’atteindre.
Pas besoin de cérémonial : l’agentivité vient de la boucle fermée entre raisonnement et action.
Pourquoi cela suffit (souvent)
- Le plan émerge à chaque étape : le LLM propose le plan tour après tour.
- Les outils donnent de la portée : recherche web, bases vectorielles, CRM, tableurs, APIs.
- L’itération ajoute une mémoire de travail : chaque passage réduit l’incertitude.
- Un
finished()clair borne le périmètre : livrable par défaut.
Ce schéma vous mène loin : copilotes de recherche, générateurs de rapports, assistants commerciaux, assistants de connaissance internes. Voir des exemples dans l’automatisation IA et nos études de cas.
Où Draft’n run s’intègre
Shipping agents is less about prompts and more about reliability, safety, and visibility. Draft’n run gives you:
- Workflows visuels avec entrées/sorties typées dans le AI workflow builder
- Observabilité par défaut (traces, métriques, coûts) — voir agentic AI
- Outils sûrs avec arguments validés et connecteurs déterministes — voir intégrations
- Connaissance pour agents RAG et automatisations documentaires — voir IA sur mesure
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Quand ajouter plus (et quoi)
Commencez par la petite boucle ; n’ajoutez que si le besoin est réel :
- Fiabilité : retries, backoff, sorties structurées (schéma JSON), tests sur prompts/outils.
- Sécurité & coûts : limites par étape, budgets, red‑teaming.
- Observabilité : traces, transcriptions d’étapes, capture I/O des outils.
- Mémoire : résumés/embeddings indexés par utilisateur/session/projet.
- Parallélisme & événements : jobs arrière‑plan, webhooks, schedulers.
- Tests de succès métier : un
finished()robuste qui encode le « bon ».
Conseils pratiques pour livrer
- Restreignez la boîte à outils. Peu d’outils bien conçus > beaucoup de vagues.
- Contrats explicites. Noms, arguments, types de retour. Échouez tôt.
- Prompts stables et courts. Politiques dans
INSTRUCTIONS, tâche séparée. - Tracez tout. Étapes, appels d’outils, entrées/sorties.
- Succès défini en amont. Un
finished()net évite l’errance.
Mini‑FAQ
Q : Quel modèle utiliser ?
R : N’importe lequel ; consultez les benchmarks d’« instruction following » (ex. LM Arena).
Q : Combien d’étapes ?
R : Court (3–8) jusqu’à rencontrer des besoins réels de profondeur (coût/risque).
Q : Éviter les appels d’outils hallucinés ?
R : Sorties structurées (JSON avec tool_name/args), validation par schéma, rejet/reprompt si écart.
À retenir
Si vous comprenez cette boucle en cinq lignes, vous comprenez les agents IA. Le reste — mémoire, planificateurs, critiques, graphes — est du vernis. Commencez ici, livrez plus vite, et n’ajoutez la complexité que lorsque nécessaire. Prêt ? Construisez et observez avec le AI workflow builder ou passez par la page démo.
