Concepts de l’ingénierie des agents IA
Des explications courtes et directes des idées clés pour construire des agents IA.
- Agent architecture La boucle d'utilisation des outils La 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.
- Prompting Le prompt système Un 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 fundamentals La fenêtre de contexte La 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 & memory La 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 architecture L'appel de fonctions L'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.
- Safety L'injection de prompt L'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 architecture Le motif ReAct ReAct (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 & interoperability Le 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 & memory La mémoire d'agent La 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.
- Evaluation Les évaluations pour agents IA Les 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 fundamentals L'hallucination Une 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 & memory Les embeddings Un 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.