AI agent

Un agent IA est un système où un modèle de langage ne se contente pas de répondre, mais planifie et exécute des tâches multi-étapes : il appelle des outils et des API, lit les résultats et décide de l'action suivante vers un objectif. Contrairement à un chatbot, un agent agit dans une boucle jusqu'à ce que la tâche soit terminée.

Un agent IA enveloppe un modèle de langage dans une boucle : le modèle reçoit un objectif, décide de quelle action prendre, appelle un outil — un moteur de recherche, une base de données, un navigateur, l'exécution de code — observe le résultat et planifie l'étape suivante. La boucle continue jusqu'à ce que l'objectif soit atteint ou que l'agent abandonne et rend compte.

Les outils sont ce qui sépare les agents des chatbots. Un chatbot ne peut que décrire comment réserver une réunion ; un agent vérifie l'API du calendrier, trouve un créneau libre et envoie l'invitation. Les frameworks standardisent ce modèle avec l'appel de fonction, les schémas d'outils et les protocoles comme MCP qui permettent à un agent de découvrir et d'utiliser de nombreux services externes.

Les problèmes difficiles sont la fiabilité et le contrôle. Les agents aggravent les erreurs à travers les étapes, donc les systèmes de production ajoutent des garde-fous : les permissions d'outils contraintes, l'approbation humaine pour les actions destructives, les boucles de vérification et les budgets sur les étapes et les dépenses. La règle empirique : plus l'autonomie est grande, plus l'observabilité est nécessaire.