Guide pratique pour la création d'agents d'IA modernes : intégration des concepts et des bonnes pratiques d'ingénierie d'Anthropic, GitHub et Docker anthropic.com/engineering/ef…: Concept de design (d’après Anthropic) —« Rejetez la sur-conception, commencez par un flux de travail simple » Des harnais efficaces pour les agents de longue durée https://t.co/rPsI6NMUVs 1. Le flux de travail prime, puis l'agent : • N’essayez pas de construire dès le départ une IA omnisciente, omnipotente et totalement autonome. Leçon : La plupart des besoins métiers se limitent à des flux de travail déterministes. Par exemple, « effectuer une recherche, puis résumer et enfin envoyer un e-mail » correspond à un processus linéaire. Ce n’est que lorsque le chemin est incertain et que l’IA doit prendre ses propres décisions (« Dois-je effectuer une recherche ou répondre directement ? ») qu’elle peut être qualifiée d’agent. 2. La puissance simple : L'article met l'accent sur l'utilisation de modèles composables plutôt que de cadres complexes. • Mode recommandé : • Chaînage des invites : Décomposez la tâche en parties plus petites et soumettez-les à l’IA étape par étape. • Orchestrateurs-Ouvriers : Une IA est chargée d’attribuer les tâches, et plusieurs IA sont chargées d’effectuer le travail proprement dit. • Évaluateur-Optimiseur : Une IA écrit le code, et une autre IA est chargée de détecter les défauts et d'apporter les corrections. Point clé n° 2 : Infrastructure (à partir de Docker) —« Offrons à l’IA un “foyer” sûr et une “main” unifiée » Docker + E2B : Construire l’avenir de l’IA de confiance https://t.co/WHYQxIplPD Si LLM est le cerveau, Docker devient le corps et les membres des agents d'IA. L'article met en lumière deux nouveaux rôles pour Docker à l'ère des agents : 1. Interface d'outil standardisée (MCP) : Auparavant, lorsque l'IA avait besoin de se connecter à des bases de données ou à Google Agenda, chaque entreprise utilisait des méthodes différentes. Leçon : Docker promeut activement le protocole MCP (Model Context Protocol). Ce standard universel permet à l’IA de se connecter à des outils externes comme un câble USB : c’est du plug-and-play. Inutile de réécrire le code pour chaque outil ; il suffit d’utiliser le service MCP standardisé. 2. Le bac à sable : • L'agent doit exécuter du code et lire et écrire des fichiers ; son exécution directe sur votre ordinateur est donc trop dangereuse (il pourrait supprimer des fichiers par erreur). • Leçon : Utilisez des conteneurs Docker pour fournir un environnement isolé à l’agent. Ce dernier peut ainsi expérimenter, installer des logiciels et exécuter du code en toute liberté. Même en cas de problème, il suffit de supprimer le conteneur sans affecter la machine hôte. Point de vue principal 3 : Interaction et implémentation (depuis GitHub) —« Le contexte est primordial » Comment rédiger d'excellents profils d'agents.md : Leçons tirées de plus de 2 500 référentiels https://t.co/rRZMyQtaD8 GitHub démontre comment les agents peuvent véritablement s'intégrer au travail grâce à l'espace de travail Copilot. 1. Percevoir l'environnement : Un bon agent ne peut pas se contenter de lire une seule phrase de vous ; il doit comprendre votre « univers tout entier ». Leçon : À l’instar de la fonctionnalité @workspace de GitHub Copilot, l’agent doit comprendre l’intégralité du dépôt du projet, sa structure de fichiers et ses dépendances. La clé de sa conception réside dans la transmission efficace de ces informations de base à l’IA. 2. Collaboration homme-machine, et non remplacement : L'expérience de GitHub montre qu'un agent ne doit pas être une boîte noire ; il doit être un partenaire transparent. • Leçon : Permet aux utilisateurs de visualiser le plan de l’agent et d’intervenir et de corriger son exécution. Résumé : Comment construire un agent d'IA moderne ? • Cerveau : Utilisez les modèles simples préconisés par Anthropic (comme le modèle Commander) et ne vous laissez pas induire en erreur par les frameworks d’agents complexes. • Corps : Utilisez des conteneurs Docker pour exécuter l'agent afin de garantir la sécurité ; utilisez le protocole MCP pour connecter les outils afin de garantir l'universalité. • Âme : À l'instar de GitHub, valoriser le contexte, permettant à l'agent de comprendre l'ensemble du contexte métier, et pas seulement de répondre aux questions. En bref: Le développement des agents d'IA a désormais dépassé le stade rudimentaire de « ne même pas savoir comment écrire une invite » et entre dans une phase mature de standardisation (Docker/MCP), de modélisation (Anthropic Patterns) et d'ingénierie (GitHub Context). Adresse du blog :
