Agentic DesignModèles et outils pour des agents IA en production

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Agents en pipeline séquentiel(SPA)

Des agents spécialisés traitent les tâches dans un pipeline linéaire où la sortie de chaque agent devient l'entrée de l'agent suivant

Complexité: mediumMulti-agents

In 30 seconds

What: Découpe le travail en étapes ordonnées où chaque agent spécialisé traite la sortie de l'étape précédente avant de transmettre les résultats.
When to use: Flux de travail en plusieurs phases où chacune requiert une expertise différente et où les résultats intermédiaires gagnent à être validés avant de poursuivre.
Watch out: Les erreurs ou la piètre qualité des premières étapes se répercutent en aval, faisant gaspiller les efforts des agents suivants sur des entrées viciées.

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Patterns

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Agentic DesignModèles et outils pour des agents IA en production

Aide experte Tarifs

Modèles et techniques de conception

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Agents en pipeline séquentiel(SPA)

Des agents spécialisés traitent les tâches dans un pipeline linéaire où la sortie de chaque agent devient l'entrée de l'agent suivant

Complexité: mediumMulti-agents

In 30 seconds

What: Découpe le travail en étapes ordonnées où chaque agent spécialisé traite la sortie de l'étape précédente avant de transmettre les résultats.
When to use: Flux de travail en plusieurs phases où chacune requiert une expertise différente et où les résultats intermédiaires gagnent à être validés avant de poursuivre.
Watch out: Les erreurs ou la piètre qualité des premières étapes se répercutent en aval, faisant gaspiller les efforts des agents suivants sur des entrées viciées.

Aperçu en 30 secondes

Modèle : Des agents spécialisés traitent les tâches en séquence, la sortie de chaque agent alimentant l'entrée du suivant

Pourquoi : Permet la spécialisation de l'expertise, des barrières de contrôle qualité, une optimisation indépendante et une isolation claire des erreurs par étape

Idée clé : Pipeline linéaire d'agents avec points de validation, chaque étape optimisée pour des capacités précises

Mise en œuvre rapide

1Concevoir les étapes:Définir les rôles et capacités des agents spécialisés

2Définir les interfaces:Normaliser les schémas d'entrée/sortie entre agents

3Implémenter le pipeline:Chaîner les agents avec validation et gestion des erreurs

4Ajouter des points de contrôle:Barrières qualité et mécanismes de repli

5Surveiller le flux:Suivre les performances et les goulets d'étranglement par étape

Example: ResearchAgent → ContentAgent → EditorAgent → ReviewAgent → PublishAgent

À faire et à éviter

✅Concevoir des agents aux responsabilités uniques et spécialisées

✅Utiliser des formats de données structurés entre agents (JSON/schémas)

✅Mettre en place des points de contrôle qualité à chaque transition d'étape

✅Ajouter des disjoncteurs pour les étapes en échec

✅Journaliser des traces d'exécution détaillées pour le débogage

✅Mettre en cache les résultats intermédiaires des étapes coûteuses

❌Créer des agents monolithiques gérant plusieurs préoccupations

❌Laisser circuler des données non structurées entre les étapes

❌Négliger la validation entre les étapes du pipeline

❌Laisser les défaillances du pipeline se propager sans reprise

❌Ignorer les goulets d'étranglement propres à chaque étape

Quand l’utiliser

À utiliser quand

• Flux en plusieurs étapes aux phases distinctes
• Tâches nécessitant une expertise spécialisée à chaque étape
• Processus critiques en qualité nécessitant des barrières de validation
• Flux dont les étapes peuvent être optimisées indépendamment
• Transformations complexes aux dépendances claires

À éviter quand

• Tâches simples en une seule étape
• Flux très interactifs ou conversationnels
• Systèmes temps réel exigeant une faible latence
• Tâches nécessitant des branchements ou des boucles dynamiques
• Lorsque les dépendances entre étapes ne sont pas claires

Indicateurs clés

Taux de réussite du pipeline

Pourcentage d'exécutions menées de bout en bout

Performance des étapes

Latence et débit par agent

Barrières qualité

Taux de réussite des validations aux points de contrôle

Reprise sur erreur

Pourcentage d'étapes en échec récupérées

Utilisation des ressources

Coûts de calcul/API par étape

Analyse des goulets d'étranglement

Identification de l'étape la plus lente

Principaux cas d’usage

Production de contenu : recherche → rédaction → édition → relecture → publication (journalisme, marketing)

Traitement de données : extraction → transformation → validation → enrichissement → chargement (pipelines ETL)

Revue de code : analyse syntaxique → analyse → tests → revue → fusion (développement logiciel)

Analyse de documents : OCR → extraction → classification → synthèse → archivage (juridique, finance)

Analyse scientifique : collecte de données → traitement → analyse → validation → restitution

Références et lectures complémentaires

Approfondissez le sujet avec ces ressources sélectionnées

Articles académiques

Multiagent Systems: A Survey from a Machine Learning Perspective (Stone & Veloso, 2000)

Multiagent Cooperation and Competition with Deep Reinforcement Learning (Tampuu et al., 2017)

The Complexity of Decentralized Control of Markov Decision Processes (Bernstein et al., 2002)

A Review of Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning (OroojlooyJadid & Hajinezhad, 2019)

Frameworks d'implémentation

AutoGen : framework de conversation multi-agent

LangGraph : flux de travail multi-agents

CrewAI : orchestration séquentielle d'agents

AgentOps : supervision de systèmes multi-agents

Patrons de conception et architecture

Patron Pipes and Filters

Architecture de pipeline en microservices

Architecture pilotée par les événements pour les agents

Apache Airflow : orchestration de workflows

Outils et plateformes

Chaînes séquentielles LangChain

Composants de pipeline Haystack

OpenAI Assistants API : traitement séquentiel

Études de cas industrielles

Le pipeline de contenu de Netflix avec des agents ML

La conception du pipeline de la plateforme ML d'Airbnb

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Modèle : Des agents spécialisés traitent les tâches en séquence, la sortie de chaque agent alimentant l'entrée du suivant

Pourquoi : Permet la spécialisation de l'expertise, des barrières de contrôle qualité, une optimisation indépendante et une isolation claire des erreurs par étape

Idée clé : Pipeline linéaire d'agents avec points de validation, chaque étape optimisée pour des capacités précises

Mise en œuvre rapide

1Concevoir les étapes:Définir les rôles et capacités des agents spécialisés

2Définir les interfaces:Normaliser les schémas d'entrée/sortie entre agents

3Implémenter le pipeline:Chaîner les agents avec validation et gestion des erreurs

4Ajouter des points de contrôle:Barrières qualité et mécanismes de repli

5Surveiller le flux:Suivre les performances et les goulets d'étranglement par étape

Example: ResearchAgent → ContentAgent → EditorAgent → ReviewAgent → PublishAgent

À faire et à éviter

✅Concevoir des agents aux responsabilités uniques et spécialisées

✅Utiliser des formats de données structurés entre agents (JSON/schémas)

✅Mettre en place des points de contrôle qualité à chaque transition d'étape

✅Ajouter des disjoncteurs pour les étapes en échec

✅Journaliser des traces d'exécution détaillées pour le débogage

✅Mettre en cache les résultats intermédiaires des étapes coûteuses

❌Créer des agents monolithiques gérant plusieurs préoccupations

❌Laisser circuler des données non structurées entre les étapes

❌Négliger la validation entre les étapes du pipeline

❌Laisser les défaillances du pipeline se propager sans reprise

❌Ignorer les goulets d'étranglement propres à chaque étape

Quand l’utiliser

À utiliser quand

• Flux en plusieurs étapes aux phases distinctes
• Tâches nécessitant une expertise spécialisée à chaque étape
• Processus critiques en qualité nécessitant des barrières de validation
• Flux dont les étapes peuvent être optimisées indépendamment
• Transformations complexes aux dépendances claires

À éviter quand

• Tâches simples en une seule étape
• Flux très interactifs ou conversationnels
• Systèmes temps réel exigeant une faible latence
• Tâches nécessitant des branchements ou des boucles dynamiques
• Lorsque les dépendances entre étapes ne sont pas claires

Indicateurs clés

Taux de réussite du pipeline

Pourcentage d'exécutions menées de bout en bout

Performance des étapes

Latence et débit par agent

Barrières qualité

Taux de réussite des validations aux points de contrôle

Reprise sur erreur

Pourcentage d'étapes en échec récupérées

Utilisation des ressources

Coûts de calcul/API par étape

Analyse des goulets d'étranglement

Identification de l'étape la plus lente

Principaux cas d’usage

Production de contenu : recherche → rédaction → édition → relecture → publication (journalisme, marketing)

Traitement de données : extraction → transformation → validation → enrichissement → chargement (pipelines ETL)

Revue de code : analyse syntaxique → analyse → tests → revue → fusion (développement logiciel)

Analyse de documents : OCR → extraction → classification → synthèse → archivage (juridique, finance)

Analyse scientifique : collecte de données → traitement → analyse → validation → restitution

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Articles académiques

Multiagent Systems: A Survey from a Machine Learning Perspective (Stone & Veloso, 2000)

Multiagent Cooperation and Competition with Deep Reinforcement Learning (Tampuu et al., 2017)

The Complexity of Decentralized Control of Markov Decision Processes (Bernstein et al., 2002)

A Review of Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning (OroojlooyJadid & Hajinezhad, 2019)

Frameworks d'implémentation

AutoGen : framework de conversation multi-agent

LangGraph : flux de travail multi-agents

CrewAI : orchestration séquentielle d'agents

AgentOps : supervision de systèmes multi-agents

Patrons de conception et architecture

Patron Pipes and Filters

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Architecture pilotée par les événements pour les agents

Apache Airflow : orchestration de workflows

Outils et plateformes

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Composants de pipeline Haystack

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Le pipeline de contenu de Netflix avec des agents ML

La conception du pipeline de la plateforme ML d'Airbnb

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