Lawrence Jengar
09 déc. 2025 16:49
L'ingénierie des agents d'IA émerge comme une discipline cruciale dans le développement de systèmes d'IA fiables. Découvrez comment elle combine la réflexion produit, l'ingénierie et la science des données pour les systèmes non déterministes.
L'ingénierie des agents est reconnue comme une discipline vitale pour le développement de systèmes d'IA fiables, selon un récent article de blog de LangChain. Ce domaine émergent répond aux défis de la transition du développement à la production, particulièrement pour les systèmes qui s'appuient sur les grands modèles de langage (LLMs) et présentent un comportement non déterministe.
Qu'est-ce que l'ingénierie des agents ?
L'ingénierie des agents est définie comme le processus itératif de perfectionnement des systèmes LLM non déterministes en expériences de production fiables. Le processus est cyclique, impliquant des étapes de construction, de test, de déploiement, d'observation, d'amélioration et de répétition. L'objectif n'est pas simplement de livrer un produit, mais de l'améliorer continuellement en tirant des enseignements de ses performances dans des environnements de production.
Cette nouvelle discipline combine trois ensembles de compétences critiques :
- Réflexion produit : Implique la définition du périmètre et la formation du comportement des agents. Cela nécessite la rédaction de prompts qui guident les actions des agents et la compréhension du travail que l'agent est censé effectuer.
- Ingénierie : Se concentre sur la construction de l'infrastructure nécessaire pour que les agents fonctionnent en production. Cela comprend le développement d'interfaces utilisateur et la gestion de la mémoire et de l'exécution.
- Science des données : Mesure et améliore les performances des agents au fil du temps, en utilisant des outils comme les tests A/B et l'analyse d'erreurs pour affiner le comportement des agents.
Émergence et nécessité de l'ingénierie des agents
La nécessité de l'ingénierie des agents découle de deux changements significatifs. Premièrement, les LLMs sont devenus capables de gérer des flux de travail complexes à plusieurs étapes, comme le démontrent des entreprises comme LinkedIn et Clay, qui utilisent des agents pour des tâches allant des mises à jour CRM à l'analyse des viviers de talents. Deuxièmement, l'imprévisibilité inhérente aux LLMs nécessite une nouvelle approche pour garantir la fiabilité dans les environnements de production.
Les agents diffèrent des logiciels traditionnels car ils peuvent interpréter les entrées de diverses manières et s'adapter en fonction du contexte. Cette flexibilité signifie que chaque entrée utilisateur pourrait être un cas particulier, et les méthodes de débogage traditionnelles sont souvent inefficaces. Ainsi, l'ingénierie des agents met l'accent sur l'observation du comportement dans le monde réel et l'amélioration des systèmes basée sur ces observations.
Application pratique de l'ingénierie des agents
En pratique, l'ingénierie des agents implique un cycle de construction, de test et d'amélioration. Initialement, les ingénieurs doivent établir l'architecture fondamentale de l'agent, qu'elle implique de simples appels LLM ou des systèmes plus complexes. Les tests contre des scénarios imaginés aident à détecter les problèmes initiaux, mais le déploiement dans le monde réel est nécessaire pour comprendre les interactions réelles des utilisateurs.
L'observation et l'évaluation continues des performances des agents en production permettent des améliorations systématiques. Cette approche garantit que les agents non seulement fonctionnent correctement, mais apportent également une valeur commerciale significative. Les équipes qui réussissent, comme le note LangChain, sont celles qui adoptent une itération rapide et traitent la production comme un processus d'apprentissage en cours.
Une nouvelle norme pour l'ingénierie
L'ingénierie des agents est sur le point de devenir une pratique standard dans le développement de l'IA, motivée par le besoin de systèmes qui peuvent gérer de manière fiable des tâches nécessitant un jugement semblable à celui des humains. La discipline souligne l'importance d'apprendre de la production et d'itérer rapidement pour améliorer la fiabilité et la fonctionnalité des agents.
Alors que les organisations s'appuient de plus en plus sur les agents pour des flux de travail complexes, l'adoption des pratiques d'ingénierie des agents sera cruciale pour exploiter tout le potentiel des LLMs tout en assurant la confiance et la fiabilité dans les environnements de production.
Source de l'image : Shutterstock
Source : https://blockchain.news/news/agent-engineering-bridging-development-production
