Les agents d'IA sont le mot à la mode cette année. Pourtant, s'en remettre à la magie de l'autonomie reste risqué en raison des hallucinations et des erreurs de planification.

Après un rapide aperçu des personas d'agents et la définition d'une équation des agents, nous passerons en revue les modèles architecturaux tels que le chef d’orchestre pour la supervision des tâches, la réflexion autour des outils pour réduire les taux d'hallucination, et l'utilisation de protocoles éprouvés et prometteurs comme le Model Context Protocol (MCP) pour la standardisation des outils et le protocole Agent 2 Agent (A2A) pour favoriser un écosystème d'agents.

Nous déconstruirons également les anti-patterns courants, tels que le “mandat” de chatbot de la part du leadership au lieu d'interfaces utilisateur augmentées, la “confabulation” silencieuse où les utilisateurs ne peuvent pas faire confiance aux réponses de l'agent, et nous vous montrerons comment construire des systèmes qui se concentrent sur des résultats vérifiables et une réelle valeur ajoutée.