L'évolution de l'intégration de l'IA s'est déplacée des instructions simples et unidirectionnelles vers des systèmes dynamiques et auto-correctifs. Alors que les premières implémentations reposaient sur chaînes linéaires—où une requête conduit directement à une sortie—l'IA moderne repose sur agents autonomescapables de raisonner et d'interagir avec leur environnement.
Le changement fondamental : des chaînes aux graphes
Les premiers cadres (comme le LangChain initial) fonctionnaient selon une logique séquentielle. Aujourd'hui, nous utilisons Architecture en graphe (LangGraph) pour permettre exécution cyclique. Cela signifie qu'un agent peut effectuer une action, évaluer le résultat, puis revenir en arrière pour corriger ses propres erreurs.
Les quatre piliers d'un agent
- Autonomie :La capacité à fonctionner sans sollicitation humaine constante.
- Utilisation d'outils :Se connecter à des API ou bases de données externes via des protocoles comme le MCP.
- Mémoire :Maintenir un état sur plusieurs étapes en utilisant des schémas d'état.
- Raisonnement :Utiliser la logique pour décider de la meilleure action suivante en se basant sur les données actuelles.
Intégration verticale vs. horizontale
- Protocole de contexte du modèle (MCP) :Fonctionne comme le "USB-C" de l'IA, fournissant un lien vertical entre le modèle et des outils spécifiques de données.
- Agent2Agent (A2A) :Permet la communication horizontale, permettant à différents agents de négocier et de partager des tâches.
Logique conceptuelle : État et nœuds
Question 1
Quelle caractéristique est essentielle pour qu'une IA soit considérée comme un « agent » plutôt qu'une simple « chaîne » ?
Question 2
Comment le protocole de contexte du modèle (MCP) fonctionne-t-il dans un flux de travail agente ?
Étude de cas : Automatisation d'un rapport de recherche approfondie
Lisez le scénario ci-dessous et répondez aux questions.
Un agent est chargé de rechercher les progrès en informatique quantique en 2025.
Le défi :La recherche initiale fournit des nouvelles superficielles mais pas de documents techniques.
La réponse agente :L'agent reconnaît la « mémoire » de sa précédente recherche infructueuse et utilise son « raisonnement » pour changer d'outil, passant d'une recherche générale à une base de données de recherche spécifique via un serveur MCP.
Le défi :La recherche initiale fournit des nouvelles superficielles mais pas de documents techniques.
La réponse agente :L'agent reconnaît la « mémoire » de sa précédente recherche infructueuse et utilise son « raisonnement » pour changer d'outil, passant d'une recherche générale à une base de données de recherche spécifique via un serveur MCP.
Q
1. Quelle capacité spécifique permet à l'agent de réaliser que sa première recherche était insuffisante ?
Réponse :
L'agent utilise ses raisonnementcapacités pour évaluer la sortie par rapport à l'objectif initial, et compte sur sa mémoire (état)pour savoir que l'outil de recherche général a déjà été épuisé.
L'agent utilise ses raisonnementcapacités pour évaluer la sortie par rapport à l'objectif initial, et compte sur sa mémoire (état)pour savoir que l'outil de recherche général a déjà été épuisé.
Q
2. Quelle technologie permet à l'agent de se connecter sans heurt à la base de données spécialisée ?
Réponse :
Le protocole de contexte du modèle (MCP)agit comme un connecteur vertical standardisé, permettant à l'agent d'utiliser la base de données comme un outil.
Le protocole de contexte du modèle (MCP)agit comme un connecteur vertical standardisé, permettant à l'agent d'utiliser la base de données comme un outil.