Votre agent IA essaie-t-il de faire quelque chose de trop compliqué ? Un système à agent unique convient parfaitement pour répondre à des besoins simples, mais ses limites deviennent évidentes dès que les tâches se complexifient. Les défis complexes nécessitent souvent : • Compétences variées • Perspectives multiples • Et des méthodes de raisonnement qui peuvent être adaptées de manière flexible à la tâche C’est là que les systèmes multi-agents s’avèrent utiles. Cela ne repose pas sur un seul agent travaillant seul, mais plutôt sur la constitution d'une équipe d'agents professionnels, chacun avec ses propres outils, son contexte et ses tâches. En définissant clairement leurs rôles, ces agents peuvent collaborer, débattre et optimiser en permanence leurs résultats respectifs, résolvant ainsi des problèmes qu'un seul agent ne peut pas gérer. Un agent fait office de coordinateur dans votre système d'IA. Elles ne remplacent pas des techniques telles que la réécriture de requêtes ou le découpage en segments, mais les orchestrent intelligemment. Par exemple: • Si la recherche initiale échoue, l'agent peut procéder à une réécriture de la requête. • Choisissez différentes stratégies de segmentation en fonction du type de contenu. • Décidez à quel moment compresser l'historique des conversations pour faire de la place aux nouvelles informations. Dans un système RAG multi-agents, vous pourriez voir : 1️⃣ Un agent coordinateur principal est responsable de l’analyse des requêtes et de leur acheminement vers des agents de récupération spécifiques. 2️⃣ Un agent de requêtes capable de réécrire les termes de recherche, de sélectionner les emplacements de recherche et de construire des requêtes. 3️⃣ Un autre agent est spécifiquement chargé de décider quand invoquer quels outils et comment construire les appels d'API des outils. 4️⃣ Il existe également un agent chargé d’intégrer toutes ces informations et de générer une réponse. Chaque agent possède ses propres connaissances, outils et souvenirs, mais ils travaillent ensemble dans le cadre d'une coordination unifiée. Bien sûr, tous les problèmes ne nécessitent pas une solution multi-agents. À mesure que les agents acquièrent un pouvoir de décision croissant, leur nature probabiliste peut introduire de l'imprévisibilité. Vous devez mettre en place des barrières de sécurité, assurer une surveillance continue et examiner attentivement si cette complexité est raisonnable. Dans les zones à haut risque ou sensibles, une surveillance plus attentive est nécessaire pour prévenir les conséquences imprévues. À mon avis, les systèmes multi-agents sont véritablement puissants lorsqu'on a besoin d'une expertise diversifiée et d'un raisonnement collaboratif. Pour les tâches plus simples, un agent unique bien conçu peut s'avérer plus efficace. Nous ne nous contentons plus de concevoir des stratégies de collaboration avec les LLM, mais de construire une architecture robuste pour l'ensemble du système autour de l'agent. Voici un ebook sur l'ingénierie contextuelle :
