Si vous souhaitez apprendre de manière systématique l'architecture des agents d'IA, les tutoriels disponibles sur le marché sont souvent soit remplis d'articles universitaires obscurs, soit de démonstrations trop simples, ce qui rend difficile la recherche de références de code véritablement pratiques. J'ai récemment découvert sur GitHub le projet open-source all-agentic-architectures, que l'on peut décrire comme un manuel pratique pour la conception d'agents d'IA modernes. Il comprend 17 architectures d'agents courantes, couvrant tout, des appels d'outils et de ReAct de base à la collaboration multi-agents avancée, l'autoréflexion et la correction. En utilisant LangGraph pour l'orchestration, nous analysons en profondeur des modèles complexes tels que les arbres mentaux (ToT), la gestion de la mémoire à long terme et les systèmes de tableau noir. GitHub : https://t.co/9y81Yst61s Il fournit un ensemble complet de notebooks Jupyter fonctionnels, nous aidant à transformer des concepts abstraits en code visible, et à les rendre plus que de simples concepts théoriques. Un mécanisme d'évaluation quantitative a été introduit, nous apprenant à utiliser LLM pour évaluer les performances des agents, ce qui est crucial dans les environnements de production. Il s'agit d'une excellente ressource pour les développeurs qui souhaitent approfondir leur compréhension de la logique sous-jacente des agents ou qui recherchent des paradigmes de développement d'agents intelligents avancés.
