Construire un agent IA pour le monde réel
Après avoir vu la vidéo virale de Manus, vous vous demandez probablement : comment construire votre propre agent IA capable de gérer des tâches complexes de manière autonome ?
Eh bien, c’est plus simple qu’il n’y paraît à première vue.
Si vous avez vu Manus, vous avez peut-être remarqué son approche structurée :
- Un planificateur qui décompose la tâche selon une stratégie de type « divide & conquer ».
Ce que vous ne voyez pas dans la vidéo, mais qui est essentiel : - Un orchestrateur de tâches qui exécute chaque étape en séquence et est connecté à chaque outil (Manus est connecté à un navigateur et à certains sites web, mais vous pouvez le connecter à n’importe quelle API ou logiciel).
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Des agents jouant les rôles de « business maker » et de vérificateur, avec d’autres agents qui observent et écoutent le processus.
Prenons un exemple d’agent réel.
Voici le pipeline complet de l’agent Elektra AI :
- Planificateur : définit toutes les tâches nécessaires et leurs dépendances en utilisant la stratégie « diviser pour mieux régner ».
- Récupération de contexte interne : grâce à Turing, il récupère des informations spécifiques à la tâche.
- Orchestrateur : gère l’exécution, connecte tous les agents et outils via des sockets et des API.
- Exécution des tâches :
- Coder (LLM) : génère le code et les commandes.
- Vérificateur (LLM) : valide les résultats des commandes en ligne et garantit la qualité.
Observateur/Écouteur (algorithme classique de ML ou NLP) : surveille l’exécution et fournit du feedback.
- Coder (LLM) : génère le code et les commandes.
Cela semble être une configuration parfaite pour un agent, non ?
Eh bien… pas pour le monde réel.
La pièce manquante face à la complexité du monde réel
Dans les environnements industriels et professionnels, on ne peut pas toujours anticiper toutes les variables. Une feuille de route rigide échoue face aux imprévus. Dans un environnement réellement complexe, il faut s’adapter.
C’est là qu’intervient un Adaptateur.
Un adaptateur analyse la situation dynamiquement, ajuste les plans en fonction des conditions en temps réel, et fait le lien entre la feuille de route et la réalité du terrain.
Agent généraliste vs Intelligence spécialisée
Pour les tâches simples, un agent comme Manus fonctionne très bien, sans besoin d’ajustement.
Mais dans des environnements complexes nécessitant une expertise métier, si vous voulez que vos agents soient vraiment autonomes, ils doivent atteindre un niveau de généralisation.
Alors… comment concevriez-vous un agent IA pour la complexité du monde réel ?