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Orchestration de flux de travail
Modèles de coordination de flux de travail avec état, pilotés par les événements et adaptés à l'entreprise
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Coordonne des processus d'agents en plusieurs étapes entre workers, services et points de contrôle humains, à l'aide d'un état persistant, de déclencheurs événementiels et d'une exécution de graphe explicite, plutôt que de dissimuler la coordination dans les prompts.
- Quand l'utiliser
- Le travail s'étend sur plusieurs outils ou agents, doit survivre aux redémarrages, exige des pistes d'audit ou nécessite des points de validation humaine entre les étapes.
- Vigilance
- Construire un orchestrateur central qui devient un goulot d'étranglement, ou ne stocker l'état métier que dans l'historique de conversation, où il ne peut être ni inspecté ni restauré.
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Vue d’ensemble
Les modèles d'orchestration de flux de travail coordonnent des processus d'agents en plusieurs étapes, à travers des workers, des services et des points de contrôle humains. Ils couvrent l'exécution persistante de graphes, la collaboration pilotée par les événements, les contrôles d'entreprise, les flux de travail conversationnels et la coordination distribuée, là où la progression, les défaillances et la responsabilité doivent rester visibles.
Applications pratiques et cas d’usage
Flux de travail de longue durée
préserver l'état et reprendre en toute sécurité malgré les défaillances de modèles, d'outils et de services.
Traitement distribué
coordonner des workers indépendants au moyen de files d'attente, d'événements et d'une agrégation explicite des résultats.
Automatisation d'entreprise
ajouter des approbations, des pistes d'audit, des contrôles d'accès et des objectifs de niveau de service aux flux de travail des agents.
Pourquoi c’est important
Les systèmes d'agents deviennent peu fiables lorsque la coordination n'existe qu'à l'intérieur d'un prompt. Une orchestration explicite rend les transitions d'état, les nouvelles tentatives, les responsabilités et la récupération après défaillance inspectables et testables.
Guide de mise en œuvre
Quand l’utiliser
- Une tâche s'étend sur plusieurs outils, services, agents ou approbations humaines
- Le travail doit survivre aux redémarrages ou pouvoir être repris à partir de points de contrôle
- Les opérateurs ont besoin d'une piste d'audit des transitions d'état et des décisions
Bonnes pratiques
- Modéliser chaque étape avec des entrées, des sorties, une responsabilité et une politique de nouvelle tentative explicites
- Utiliser des clés d'idempotence et des points de contrôle durables autour des effets de bord
- Exposer aux opérateurs l'état du flux de travail, les erreurs et les commandes d'intervention
Pièges courants
- Dissimuler l'état métier dans l'historique de conversation
- Réessayer des actions non idempotentes sans garde-fous
- Construire un orchestrateur central qui devient un goulot d'étranglement pour le débit et la disponibilité
Techniques disponibles
Orchestrateur-travailleur événementiel(EDOW)
Un orchestrateur central attribue des tâches aux agents travailleurs via la diffusion d'événements
Agents hiérarchiques événementiels(EDHA)
Une hiérarchie d'agents à plusieurs niveaux avec une coordination fondée sur les événements
Tableau noir événementiel(EDB)
Une base de connaissances partagée alimentée par un flux d'événements pour une collaboration asynchrone
Approche marchande événementielle(EDMB)
Une allocation décentralisée des tâches via une place de marché événementielle d'offres et de demandes
Orchestration d'entreprise
Une coordination de niveau entreprise dotée de capacités de gouvernance, de conformité et d'audit
Workflows en graphe avec état
Une gestion de workflows fondée sur un graphe, avec un état persistant à travers les nœuds
Orchestration conversationnelle
Une coordination multi-agents fondée sur des modèles de conversation structurés
Travail d'équipe fondé sur les rôles
Des équipes d'agents structurées, avec des rôles et des responsabilités définis
Machines à états en graphe
Des machines à états finis implémentées sous forme de graphes pour le contrôle des workflows
Coordination par modèle d'acteurs
Une coordination par passage de messages asynchrone entre acteurs indépendants
Optimisation de l'IA en périphérie(EAO)
Optimise les workflows d'IA pour les appareils en périphérie et les environnements mobiles aux ressources limitées
Orchestration fédérée(FO)
Coordonne le traitement IA sur des appareils en périphérie distribués tout en préservant la confidentialité des données
Ordonnancement tenant compte des ressources(RAS)
Ordonnance dynamiquement les tâches d'IA en fonction des ressources de calcul disponibles et des contraintes
Amélioration progressive(PE)
Améliore progressivement la qualité des sorties de l'IA en fonction des ressources et du temps disponibles
Exécution durable et points de contrôle(DE)
Persiste l'état du workflow et de l'agent à chaque étape, de sorte que les exécutions de longue durée peuvent reprendre après un crash à partir du dernier point de contrôle, être rejouées de manière déterministe sans refaire le travail déjà accompli, être mises en pause puis reprises pour recueillir une intervention humaine, et remonter dans le temps en bifurquant depuis un point de contrôle antérieur. Les moteurs de graphes adossés à un système de points de contrôle, comme LangGraph, et les moteurs durables de type Temporal fournissent le socle nécessaire à des agents fiables, à longue durée de vie et intégrant l'humain dans la boucle.
Actions réversibles et compensation (saga d'agent)(Saga)
Un modèle pour rendre les effets de bord d'un agent annulables en toute sécurité. Structurez la trajectoire comme une saga : chaque action directe (réserver un vol, débiter une carte, créer un enregistrement) est associée à une action de compensation qui en annule l'effet métier, et chaque outil est rendu idempotent grâce à une clé d'idempotence, de sorte qu'une nouvelle tentative ou un retour arrière produise le même état final au lieu de dupliquer le travail. Lorsqu'une étape échoue en cours de route, l'agent exécute les compensations des étapes déjà réalisées dans l'ordre inverse, plutôt que de laisser le système à moitié appliqué. Il n'existe pas de retour arrière ACID automatique entre services, aussi les compensations sont-elles explicitement conçues comme l'inverse logique de chaque action. À distinguer de `durable-execution` : cette dernière persiste et rejoue une exécution pour qu'elle puisse se poursuivre jusqu'à son terme après un crash, tandis que ce modèle-ci définit comment annuler sémantiquement des effets de bord déjà validés lorsque mener l'exécution à terme n'est plus le bon résultat.
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