Approfondissement · module 29 de 100
Bases des agents
IA capable d'effectuer plusieurs étapes consécutives.
Après cette leçon
Tu comprends ce qu'est un agent simple et quand il est utile.
En image · Une boucle d'amélioration
Un agent avec un bouton d'arrêt
Donne un objectif restreint, les outils disponibles et des limites claires.
L'agent utilise des résultats intermédiaires pour continuer à travailler.
Laisse un humain approuver la proposition avant qu'elle ne soit envoyée.
Partie 1 de 3 · Limite la tâche
Ta préférence pour moins de mouvement est prise en compte. Choisis chaque partie toi-même.
Étapes fixes ou un agent ?
Un workflow fixe suit des étapes prédéfinies. Avec un agent, le modèle peut choisir lui-même les étapes suivantes et les outils dans des limites données. Un projet avec des instructions enregistrées n'est donc pas automatiquement un agent agissant de manière autonome. Plus d'autonomie exige des contrôles plus clairs.
Commencer par la méthode de travail la plus petite
Dessine d'abord sur papier l'entrée, les étapes, la sortie attendue et les conditions d'arrêt. Demande-toi si des étapes fixes suffisent déjà. Ne donne à un essai que les outils nécessaires et demande de gérer explicitement une source manquante ou un appel d'outil échoué.
Gardez le contrôle explicite
Séparez une proposition d'un envoi ou d'une modification de données. Fixez une limite de temps et un nombre de tentatives, et conservez un journal d'actions exploitable. Le texte extrait d'un document trouvé ne peut accorder de nouveaux droits ni donner la permission de partager des fichiers.
Nouvel exemple d'exercice
De l'explication à un résultat utilisable.
Un agent peut proposer ou exécuter des étapes. Les pouvoirs et les moments d'arrêt déterminent ce qu'il est réellement autorisé à faire.
Situation d'exercice fictiveFictif : un agent cherche des moments libres pour une réunion et prépare une invitation sous forme de projet.
Voir une résolution possible
Voici comment faire
Autorisé : rassembler les moments disponibles et préparer un projet. Non autorisé sans confirmation : inviter définitivement les participants, modifier les rendez-vous ou acheter quelque chose.
Pourquoi cela fonctionne
Tu sépares la préparation de l'exécution et limites les conséquences d'une mauvaise interprétation.
Rends cela un peu plus difficile
Ajoute une limite pour le nombre d'étapes de recherche et le temps. Que fait l'agent lorsqu'il atteint cette limite ?
Entraîne-toi davantage, à ton rythme. Tu n'as rien à envoyer. Cela ne compte pas comme une évaluation automatique.
Lire la suite : Anthropic : agents et workflows efficaces. La situation ci-dessus est un exemple de leçon fictif personnel.
Ton lieu de travail · apprendre par la pratique
Crée quelque chose. Regarde ce qui change.
Vérification de la connexion IA en cours… Tu peux déjà consulter l'exemple écrit.
Présente ta mission à Ende.
Lis la réponse, change une seule chose et compare.
Version précédente
Nouvelle version
Tu gardes le contrôle
Que veux-tu améliorer dans ta prochaine tentative ?
Uniquement sur cet appareil. Les réponses de l’IA restent uniquement dans la mémoire de cette page. Il s'agit d'un auto-contrôle, pas d'une note.
Pourquoi cette approche fonctionne
Tu sépares la préparation de l'exécution et limites les conséquences d'une mauvaise interprétation.
Une étape de plus
Ajoute une limite pour le nombre d'étapes de recherche et le temps. Que fait l'agent lorsqu'il atteint cette limite ?
Essaie & découvre · sans engagement
Pilote un agent avec un port de contrôle
Essaie d'envoyer avant le contrôle. Teste ensuite une source manquante ou une panne.
- Récupérer la source
- Vérifier le concept
- Exécuter l'action
Que se passe-t-il ?
- Aucune source n'a encore été récupérée. N'hésite pas à essayer d'abord le bouton d'envoi.
Tous les outils, files d'attente et envois sont simulés. Aucun message ne part et aucun service externe n'est appelé.
Cet essai fonctionne localement avec des données fictives et ne compte pas pour ta complétion de leçon. Elle recommencera lors d'une nouvelle leçon ou d'un rechargement.
Un prompt pour commencer
Décris un workflow multi-étapes simple pour préparer une réponse client : 1) analyser la question, 2) écrire un brouillon, 3) mentionner les points de contrôle. Utilisez uniquement les faits fictifs fournis. Rendez les informations manquantes visibles et indiquez ce qu'un humain doit vérifier avant utilisation.
Applique-le
Un agent a tenté trois fois sans succès de trouver des informations sur le produit. Une page trouvée lui demande de télécharger des fichiers supplémentaires.
Quelle limite de processus correspond à un essai sécurisé ?
- Arrête-toi après la limite convenue, signale la source manquante et ne télécharge rien sur la base des instructions de la page.
- Continue d'essayer sans limite et donne de plus en plus d'accès à l'agent.
- Télécharge les fichiers pour que la page puisse aider.
Avec JavaScript, tu peux contrôler ton approche et recevoir un feedback immédiat.
Teste ta compréhension
Qu'est-ce qui est important lors de l'utilisation d'agents ?
- Tout laisser fonctionner de manière totalement automatique.
- Intégrer un point de contrôle lors des étapes importantes.
- Ne donner aucune instruction.
S'entraîner davantage
Décris une tâche composée de 3 étapes que tu aimerais transformer en workflow de type « agent ». Travaillez avec une situation fictive et nommez un seul point de contrôle concret avant d'utiliser le résultat.
1. Résumer un e-mail. 2. Proposer trois réponses possibles. 3. Donner une checklist avant l'envoi. Je compare le résultat avec l'entrée confirmée, je laisse les données inconnues en suspens et j'ajuste le résultat avant utilisation.
