Agentic DesignModèles et outils pour des agents IA en production

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Chaînage séquentiel

Technique fondamentale d'ingénierie des prompts qui décompose des tâches complexes en prompts plus petits et interconnectés, où chaque sortie sert d'entrée à l'étape suivante, créant ainsi un pipeline de raisonnement structuré qui améliore considérablement les performances des LLM sur les problèmes en plusieurs étapes

Complexité: lowChaînage de prompts

In 30 seconds

What: Découpe une tâche en prompts ordonnés, chacun consommant la sortie du précédent comme entrée de l'étape suivante.
When to use: Travaux en plusieurs étapes où les résultats intermédiaires doivent être vérifiés ou affinés avant de passer à la phase suivante.
Watch out: Les erreurs s'accumulent en aval : une faute commise tôt se propage sans contrôle à toutes les étapes suivantes.

Video Explanation

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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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Chaînage séquentiel

Complexité: lowChaînage de prompts

In 30 seconds

What: Découpe une tâche en prompts ordonnés, chacun consommant la sortie du précédent comme entrée de l'étape suivante.
When to use: Travaux en plusieurs étapes où les résultats intermédiaires doivent être vérifiés ou affinés avant de passer à la phase suivante.
Watch out: Les erreurs s'accumulent en aval : une faute commise tôt se propage sans contrôle à toutes les étapes suivantes.

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Aperçu en 30 secondes

Modèle : Découper les tâches complexes en un pipeline linéaire d'étapes ciblées

Pourquoi : Réduit la charge cognitive du modèle, isole les erreurs, permet l'intégration d'outils et la mise en cache par étape

Idée clé : Output[N] → Input[N+1] avec des données structurées (JSON), chaque étape étant cachable

Mise en œuvre rapide

1Décomposer:Découper la tâche en étapes ciblées

2Définir les I/O:Schémas JSON pour chaque étape

3Chaîner:Output[N] → Input[N+1]

4Valider:Assertions et réessais à chaque étape

5Superviser:Journaliser latence, coût, erreurs

Example: analyze_doc → extract_data → validate → transform → summarize

À faire et à éviter

✅Utiliser des sorties JSON/structurées entre les étapes

✅Mettre en cache les sorties déterministes (économies de coût considérables)

✅Baser les clés de cache sur le hash d'entrée + la version du prompt

✅Mettre en place des disjoncteurs et des réessais

✅Fixer un TTL de cache selon les besoins de fraîcheur des données

❌Faire circuler de la prose verbeuse entre les étapes

❌Mettre en cache des étapes non déterministes ou sensibles au temps

❌Omettre l'invalidation du cache lors des changements de prompt

❌Ignorer les sorties partielles et les refus

❌Laisser les erreurs se propager sans contrôle

Quand l’utiliser

À utiliser quand

• Flux multi-étapes (3+ étapes)
• Tâches de raisonnement complexes
• Besoin d'isolation des erreurs
• Modèles différents selon l'étape

À éviter quand

• Tâches simples en une seule étape
• Besoins temps réel / faible latence
• Logique fortement couplée
• Budget API limité

Indicateurs clés

Taux de réussite

Achèvement par étape et de bout en bout

Latence

P50/P95 par étape

Coût

Σ(tokens × model_rate)

Reprise sur erreur

% d'échecs traités

Taux de succès du cache

% de calculs réutilisés

Économies de coût

$ économisés grâce au cache

Principaux cas d’usage

Analyse de documents : parse → extract → analyze → summarize (mise en cache du parsing)

Création de contenu : research → outline → draft → edit (mise en cache de la recherche)

Pipeline de données : validate → transform → enrich → aggregate (mise en cache des transformations)

Flux de décision : gather → evaluate → score → recommend (mise en cache de la collecte)

Génération de rapports : fetch → process → format → deliver (tout mettre en cache sauf la livraison)

Pattern Relationships

Discover how Sequential Chaining relates to other patterns

Prerequisites, next steps, and learning progression

Prerequisites

No prerequisites needed - great for beginners!

Next Steps

(5)

⚡

Parallel Chaining

mediumprompt chaining

Execute multiple chains concurrently for speed and multi-perspective analysis

💡 Natural next step to add concurrency to your linear chains

🗺️

Map-Reduce

mediumparallelization

Parallel processing followed by aggregation - perfect evolution of sequential chains

💡 Scale your sequential logic to handle parallel data streams

📡

Scatter-Gather

mediumparallelization

Distribute sequential steps across multiple agents and gather results

💡 Transform linear chains into parallel distribution patterns

🍴

Fork-Join

mediumparallelization

Fork sequential tasks into parallel subtasks and join when complete

💡 Add sophisticated parallel execution with synchronization points

🕸️

Stateful Graph Workflows

very-highworkflow orchestration

DAG-based workflows with complex branching logic

💡 Advanced evolution for complex non-linear workflows

Alternatives

(2)

🔗

Chain-of-Thought

lowreasoning techniques

Single-prompt step-by-step reasoning without explicit chaining

💡 Simpler approach when you don't need separate API calls for each step

🎭

ReAct (Reasoning + Acting)

mediumtool use

Interleaves reasoning and action steps with tool use

💡 Better when you need dynamic tool usage throughout the workflow

Industry Applications

Financial Services

Multi-stage analysis and decision-making workflows using sequential chains

📊Multi-Criteria Decision Making

⚖️LLM-as-Judge

Content & Knowledge

Sequential processing for document analysis and knowledge extraction

📚Advanced RAG

🗂️Hierarchical Planning

Software Development

Code analysis and generation workflows

💻Code Execution

🔧SWE-Bench Suite

Références et lectures complémentaires

Approfondissez le sujet avec ces ressources sélectionnées

Articles académiques

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., 2022)

Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning (Wang et al., 2022)

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning (Zhou et al., 2022)

A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications (2024)

Guides d'implémentation

Documentation des Sequential Chains de LangChain

Sorties structurées et prompt engineering chez OpenAI

Guide Anthropic Claude sur le chaînage de prompts complexes

LangChain Expression Language (LCEL) - chaînage moderne

Outils et bibliothèques

Composants de pipeline Haystack

LangGraph - applications multi-acteurs avec état

Communauté et discussions

Communauté Discord de LangChain

OpenAI Developer Forum - prompt engineering

Anthropic Discord - développeurs Claude

Prompt Engineering Guide - techniques de chaînage

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Patterns

Modèles et techniques de conception

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Aperçu en 30 secondes

Modèle : Découper les tâches complexes en un pipeline linéaire d'étapes ciblées

Pourquoi : Réduit la charge cognitive du modèle, isole les erreurs, permet l'intégration d'outils et la mise en cache par étape

Idée clé : Output[N] → Input[N+1] avec des données structurées (JSON), chaque étape étant cachable

Mise en œuvre rapide

1Décomposer:Découper la tâche en étapes ciblées

2Définir les I/O:Schémas JSON pour chaque étape

3Chaîner:Output[N] → Input[N+1]

4Valider:Assertions et réessais à chaque étape

5Superviser:Journaliser latence, coût, erreurs

Example: analyze_doc → extract_data → validate → transform → summarize

À faire et à éviter

✅Utiliser des sorties JSON/structurées entre les étapes

✅Mettre en cache les sorties déterministes (économies de coût considérables)

✅Baser les clés de cache sur le hash d'entrée + la version du prompt

✅Mettre en place des disjoncteurs et des réessais

✅Fixer un TTL de cache selon les besoins de fraîcheur des données

❌Faire circuler de la prose verbeuse entre les étapes

❌Mettre en cache des étapes non déterministes ou sensibles au temps

❌Omettre l'invalidation du cache lors des changements de prompt

❌Ignorer les sorties partielles et les refus

❌Laisser les erreurs se propager sans contrôle

Quand l’utiliser

À utiliser quand

• Flux multi-étapes (3+ étapes)
• Tâches de raisonnement complexes
• Besoin d'isolation des erreurs
• Modèles différents selon l'étape

À éviter quand

• Tâches simples en une seule étape
• Besoins temps réel / faible latence
• Logique fortement couplée
• Budget API limité

Indicateurs clés

Taux de réussite

Achèvement par étape et de bout en bout

Latence

P50/P95 par étape

Coût

Σ(tokens × model_rate)

Reprise sur erreur

% d'échecs traités

Taux de succès du cache

% de calculs réutilisés

Économies de coût

$ économisés grâce au cache

Principaux cas d’usage

Analyse de documents : parse → extract → analyze → summarize (mise en cache du parsing)

Création de contenu : research → outline → draft → edit (mise en cache de la recherche)

Pipeline de données : validate → transform → enrich → aggregate (mise en cache des transformations)

Flux de décision : gather → evaluate → score → recommend (mise en cache de la collecte)

Génération de rapports : fetch → process → format → deliver (tout mettre en cache sauf la livraison)

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Parallel Chaining

mediumprompt chaining

Execute multiple chains concurrently for speed and multi-perspective analysis

💡 Natural next step to add concurrency to your linear chains

🗺️

Map-Reduce

mediumparallelization

Parallel processing followed by aggregation - perfect evolution of sequential chains

💡 Scale your sequential logic to handle parallel data streams

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Scatter-Gather

mediumparallelization

Distribute sequential steps across multiple agents and gather results

💡 Transform linear chains into parallel distribution patterns

🍴

Fork-Join

mediumparallelization

Fork sequential tasks into parallel subtasks and join when complete

💡 Add sophisticated parallel execution with synchronization points

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DAG-based workflows with complex branching logic

💡 Advanced evolution for complex non-linear workflows

Alternatives

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Chain-of-Thought

lowreasoning techniques

Single-prompt step-by-step reasoning without explicit chaining

💡 Simpler approach when you don't need separate API calls for each step

🎭

ReAct (Reasoning + Acting)

mediumtool use

Interleaves reasoning and action steps with tool use

💡 Better when you need dynamic tool usage throughout the workflow

Industry Applications

Financial Services

Multi-stage analysis and decision-making workflows using sequential chains

📊Multi-Criteria Decision Making

⚖️LLM-as-Judge

Content & Knowledge

Sequential processing for document analysis and knowledge extraction

📚Advanced RAG

🗂️Hierarchical Planning

Software Development

Code analysis and generation workflows

💻Code Execution

🔧SWE-Bench Suite

Références et lectures complémentaires

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Articles académiques

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., 2022)

Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning (Wang et al., 2022)

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning (Zhou et al., 2022)

A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications (2024)

Guides d'implémentation

Documentation des Sequential Chains de LangChain

Sorties structurées et prompt engineering chez OpenAI

Guide Anthropic Claude sur le chaînage de prompts complexes

LangChain Expression Language (LCEL) - chaînage moderne

Outils et bibliothèques

Composants de pipeline Haystack

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