Manuel d'ingénierie des agents IA

Les agents d'IA sont bien plus que de simples chatbots dotés de meilleures fonctionnalités. Ce sont des systèmes logiciels capables d'interpréter des objectifs, d'utiliser des outils, de récupérer des informations, de gérer un état, de prendre des décisions et d'exécuter des tâches complexes. Leur conception performante exige bien plus que la simple connexion d'un LLM à une API.

Manuel d'ingénierie des agents IApropose une introduction pratique à la conception et à la construction de systèmes d'agents d'IA, en commençant par les principes fondamentaux et en progressant vers l'évaluation, la sécurité, le déploiement et la surveillance.

Vous apprendrez à :

• Comprendre ce que sont les agents IA et en quoi ils diffèrent des chatbots, des logiciels traditionnels et des flux de travail fixes.
• Concevez un agent d'IA et comprenez la boucle de l'agent : objectifs, décisions, actions, observations et achèvement.
• Accordez aux agents un accès contrôlé aux outils, aux API, aux bases de données, aux systèmes de recherche et aux fonctions applicatives.
• Concevoir des schémas d'outils, valider les entrées, gérer les autorisations, traiter les pannes et contrôler l'exécution des outils.
• Travaillez avec le contexte, l'état, l'historique des conversations et la mémoire à long terme.
• Connecter les agents aux connaissances externes en utilisant la génération augmentée par récupération (RAG), les embeddings, le découpage en blocs, les magasins de vecteurs, la récupération et l'attribution de source.
• Déterminez quand un agent est approprié et quand un flux de travail prévisible ou un logiciel ordinaire constitue une meilleure solution.
• Systèmes de planification et de flux de travail de conception avec clarification, approbation humaine, conditions d'arrêt et exécution contrôlée.
• Concevoir des architectures d'agents pratiques pour le support client, la recherche, l'analyse de données, la productivité et l'assistance documentaire.
• Tester les agents au-delà de leurs réponses finales en évaluant la sélection des outils, les arguments relatifs aux outils, la qualité de la récupération, la sécurité, l'efficacité, la fiabilité et la récupération en cas de panne.
• Protéger les agents en utilisant le principe du moindre privilège, l'autorisation, la validation des entrées, la minimisation des données, les défenses contre l'injection de messages, l'approbation humaine, les limites de débit, les délais d'expiration et la journalisation des audits.

L'ouvrage privilégie une approche axée sur l'ingénierie. Au lieu de considérer l'autonomie comme un objectif en soi, il se concentre sur la conception d'agents adaptés à un problème concret et leur attribue uniquement les capacités dont ils ont réellement besoin.

Vous apprendrez également pourquoi un agent qui fonctionne lors d'une démonstration n'est pas automatiquement fiable en production, et pourquoi les tests, la sécurité, l'observabilité, le contrôle des autorisations et la gestion des pannes doivent faire partie intégrante de la conception.

Que vous commenciez à explorer l'IA agentive, à vous lancer dans l'ingénierie de l'IA, à développer des applications basées sur l'IA ou à comprendre la structure des systèmes d'agents d'IA modernes, ce livre vous offre une base pratique pour passer de... Je comprends ce qu'est un agent IA à Je sais comment en concevoir et en construire une.