Concepts de l’ingénierie des agents IA
Des explications courtes et directes des idées clés pour construire des agents IA.
- Agent architectureLa boucle d'utilisation des outilsLa boucle d'utilisation des outils est le cycle fondamental qu'exécute un agent IA : le modèle décide d'une action, un outil l'exécute, le résultat lui est renvoyé, puis le modèle décide de nouveau — en répétant jusqu'à ce que la tâche soit terminée.
- PromptingLe prompt systèmeUn prompt système est l'instruction permanente donnée à un modèle IA avant le début de la conversation — il définit le rôle du modèle, ses règles, son ton, ainsi que les outils et contraintes qu'il doit respecter.
- Model fundamentalsLa fenêtre de contexteLa fenêtre de contexte est la quantité maximale de texte — mesurée en tokens — qu'un modèle peut prendre en compte à la fois, couvrant le prompt système, la conversation jusqu'ici, les résultats d'outils et la réponse qu'il est en train de générer.
- Knowledge & memoryLa génération augmentée par récupération (RAG)La génération augmentée par récupération (RAG) est un motif où des documents pertinents sont récupérés depuis un magasin externe au moment de la requête et insérés dans le prompt, afin que le modèle réponde à partir de ce matériel frais et spécifique plutôt que de sa seule mémoire.
- Agent architectureL'appel de fonctionsL'appel de fonctions (aussi appelé appel d'outils) est le mécanisme par lequel un modèle demande une fonction spécifique et définie avec des arguments structurés au lieu de répondre en prose — le pont qui permet à un agent de réellement faire des choses.
- SafetyL'injection de promptL'injection de prompt est une attaque où des instructions malveillantes cachées dans un contenu que le modèle lit — une page web, un fichier, un résultat d'outil — tentent de supplanter les vraies instructions de l'agent et de le faire agir contre l'utilisateur.
- Agent architectureLe motif ReActReAct (Reason + Act, raisonner + agir) est un motif d'agent où le modèle entrelace un raisonnement explicite avec des actions d'outils — réfléchir à ce qu'il faut faire, agir, observer le résultat, puis réfléchir de nouveau.
- Tooling & interoperabilityLe Model Context Protocol (MCP)Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte pour connecter les agents IA à des outils et données externes via une interface commune, afin que tout client conforme puisse utiliser tout serveur conforme.
- Knowledge & memoryLa mémoire d'agentLa mémoire d'agent est la façon dont un agent retient l'information au-delà d'une seule fenêtre de contexte — depuis l'état de travail à court terme au sein d'une tâche jusqu'aux magasins à long terme qu'il peut rechercher et réutiliser entre les sessions.
- EvaluationLes évaluations pour agents IALes évaluations (evals) sont des tests systématiques qui mesurent la performance d'un agent IA sur une tâche — une suite de tests pour systèmes non déterministes, utilisée pour détecter les régressions et comparer les changements.
- Model fundamentalsL'hallucinationUne hallucination survient lorsqu'un modèle énonce avec assurance quelque chose de faux ou de fabriqué — inventant des faits, des sources ou des détails qui n'étaient ni dans son entrée ni vrais sous cette forme.
- Knowledge & memoryLes embeddingsUn embedding est un vecteur numérique qui représente le sens d'un fragment de texte ou d'image, positionné de sorte que les sens similaires se trouvent proches les uns des autres — le mécanisme derrière la recherche sémantique et la récupération.