Agent IA
Un modèle de langage doté d'outils, de contexte et d'un objectif — capable de poser des actions et d'en vérifier les résultats sur plusieurs étapes, au lieu de produire une réponse et de s'arrêter.
L'IA de production est un système : contexte, outils, permissions, traces, évaluations et boucles de rétroaction autour du modèle.
Ce que c'est
Un agent IA est un modèle de langage placé dans une boucle : il reçoit un objectif, regarde le contexte, décide d'une action (appeler un outil, poser une question, écrire un résultat), observe ce qui s'est passé et décide de nouveau. Un chatbot répond ; un agent travaille. Le mot couvre tout, d'une seule étape automatisée à un processus de longue durée avec mémoire et approbations.
Pourquoi c'est important
Les agents sont l'endroit où l'IA cesse d'être une aide à la rédaction et devient de la main-d'œuvre : trier des tickets, rédiger des réponses, mettre à jour des enregistrements, surveiller des systèmes. Ce passage relève aussi la barre — les erreurs d'un agent sont des actions, alors les agents de production ont besoin de permissions, de portes d'approbation, de traces et d'évaluations autour d'eux.
Concepts liés
Harnais d'agent, Workflow agentique, Appel d'outils, Runtime agent.
Ressources connexes
L'échafaudage autour d'un agent IA — construction du prompt, acheminement des outils, logique de reprise, émission de traces, gestion d'état — qui transforme un modèle en participant de workflow.
Un workflow où un ou plusieurs agents IA décident de la suite des choses — choisir des outils, rassembler du contexte, escalader vers des humains — plutôt que d'exécuter un script fixe.
Le mécanisme par lequel un modèle de langage invoque des fonctions externes — API, bases de données, exécution de code, retrieval — et en lit les résultats pour poursuivre son travail.
La couche d'exécution des agents événementiels : déclencheurs, routage, appels d'outils, état durable, approbations, reprises, traces et contrôles de déploiement — la substance de production derrière une UI de chat.
Comment ça fonctionne
La boucle : assembler le contexte, présenter les outils, laisser le modèle choisir, exécuter le choix, réinjecter le résultat, répéter jusqu'à complétion ou escalade. L'ingénierie vit dans ce qui entoure le modèle — le harnais d'agent, le registre d'outils, le runtime qui rend la boucle reprenable et observable.