Un système IA qui planifie, exécute, observe et itère de manière autonome pour accomplir des objectifs complexes.
Un Agentic Workflow est un changement de paradigme dans la conception de systèmes IA. Au lieu de répondre à une seule invite avec une seule sortie, un système agentique décompose un objectif complexe en sous-tâches, les exécute séquentiellement ou en parallèle, observe les résultats et itère jusqu'à ce que l'objectif soit atteint. Des frameworks comme LangChain et CrewAI permettent aux développeurs de construire ces systèmes autonomes multi-étapes.
L'agent reçoit un objectif de haut niveau et le décompose en sous-tâches gérables à l'aide d'un planificateur alimenté par LLM.
Pour chaque sous-tâche, l'agent sélectionne l'outil approprié (appel API, requête base de données, exécution de code).
L'agent exécute l'action, observe le résultat et détermine si la sous-tâche a été complétée avec succès.
Si le résultat est insatisfaisant, l'agent ajuste son approche et réessaye, apprenant des tentatives précédentes.
Agents qui traitent des tickets de support multi-étapes en interrogeant des bases de données et rédigeant des réponses.
Agents IA qui écrivent du code, exécutent des tests, corrigent les erreurs et soumettent des pull requests de manière autonome.
Agents qui collectent des données de multiples sources, synthétisent les résultats et produisent des rapports structurés.
Connaître la définition, c'est l'étape un. L'intégrer dans votre produit, c'est l'étape deux. C'est là que nous intervenons.