5 modèles de conception dans le flux de travail de l’IA agentique

Auteur (s): Richard Warepam

Publié à l’origine sur Vers l’IA.

Les agents de l’IA sont plus que des chatbots fantaisistes – considérez-les comme des aides autonomes qui peuvent «penser» et agir par eux-mêmes, orchestrant plusieurs étapes ou outils pour atteindre un objectif. En pratique, les agents se combinent souvent LLM– Raisonnement alimenté avec des outils externes (bases de données, API, etc.) pour lutter contre les tâches complexes.

Anthropic fait référence à toutes ces configurations en tant que systèmes agentiques, où une scission claire existe: les workflows s’exécutent le long des chemins de code prédéfinis, tandis que les vrais agents permettent au LLM de décider de ses prochains mouvements dynamiquement. Comme plus de produits reposent sur LLMS Pour faire du raisonnement en plusieurs étapes, il devient essentiel d’organiser ces étapes en utilisant des modèles de conception familiers. Tout comme les modèles de conception de logiciels, ces modèles de flux de travail d’IA fournissent des plans pour décomposer complexe emplois en pièces gérables, ce qui rend les systèmes plus faciles à construire, à déboguer et à évoluer.

Vous trouverez ci-dessous cinq modèles clés qui maintiennent les flux de travail agentiques sur la bonne voie. Chacun représente un moyen courant de chorégraphier les appels LLM et l’utilisation d’outils. Lisez la suite pour un look approfondi pour chaque modèle.