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Utilisation avancée des outils : Gestion de l'état, récupération d'erreurs et enchaînement multi-étapes dans les agents de production

Dans les premiers jours des applications de grands modèles de langage (LLM), l'utilisation d'outils était souvent considérée comme un simple mécanisme d'appel de fonction. Cependant, alors que nous passons de prototypes expérimentaux à des agents IA robustes et prêts pour la production, la complexité augmente de manière exponentielle. Un agent de production n'est pas seulement un mode...

L'essor des agents IA autonomes : au-delà des simples chatbots

Le paysage de l'intelligence artificielle évolue rapidement, passant d'outils passifs à des participants actifs. Nous sortons de l'ère où les LLM se contentaient de répondre à des questions dans un échange statique. Nous entrons désormais dans l'ère des agents IA autonomes...

Maîtriser le chaos : Plongée profonde dans l'orchestration des agents IA

Alors que nous sortons du cycle de surenchère des grands modèles de langage (LLM) pour entrer dans l'ère des applications IA de niveau production, un nouveau défi architectural émerge. Construire un seul agent capable de répondre à une question est simple. Cependant, créer un système d'agents spécialisés capables de planifier, ...

Bâtir la confiance dans l'autonomie : un guide pour l'observabilité des agents

L'essor des agents de grands modèles de langage (LLM) a transformé le génie logiciel. Nous ne construisons plus seulement des API sans état ; nous créons des systèmes qui planifient, raisonnent et exécutent des actions de manière autonome. Cependant, cette autonomie apporte un défi majeur : l'opacité. Lorsqu'un agent échoue, ...

Combler le fossé : Plongée approfondie dans l'appel de fonctions pour les agents IA

L'un des obstacles majeurs dans la création d'agents IA robustes a été la déconnexion entre la nature fluide et probabiliste des grands modèles de langage (LLM) et les exigences déterministes des systèmes externes. Comment un modèle qui prédit les tokens peut-il interagir avec précision avec une API REST, interroger une base de données SQL ou déclencher un workflow sans halluciner de paramètres ? La réponse réside dans l'appel de fonctions.