Découvrez comment les agents IA utilisent la planification pour surmonter les limites de la fenêtre de contexte et améliorer l’exécution des tâches. Explorez l’implémentation LangGraph, les machines à états et les techniques avancées de planification.
Construire des agents IA efficaces nécessite plus que de simples connexions entre modèles de langage et outils. Le véritable défi consiste à amener les agents à raisonner sur des problèmes complexes, à gérer de grandes quantités d’informations et à exécuter efficacement des workflows multi-étapes. Dans ce guide complet, nous explorons des techniques avancées d’implémentation d’agents IA, en mettant particulièrement l’accent sur la planification — une capacité clé qui distingue les agents performants des implémentations basiques. La planification permet aux agents IA de décomposer des tâches complexes en étapes gérables, de dépasser les limites de la fenêtre de contexte et d’exécuter des workflows plus rapidement et à moindre coût. Que vous construisiez des agents de recherche, des systèmes d’automatisation ou des assistants intelligents, comprendre comment intégrer la planification à vos agents IA améliorera significativement leurs performances et leur fiabilité.
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Les agents d’intelligence artificielle représentent un changement fondamental dans notre façon d’aborder la résolution de problèmes avec les modèles de langage. Contrairement aux applications traditionnelles qui traitent une entrée et produisent une sortie en une seule fois, les agents IA fonctionnent comme des systèmes autonomes capables de percevoir leur environnement, de prendre des décisions et d’agir de manière itérative. Un agent IA se compose généralement d’un modèle de langage (le « cerveau »), d’un ensemble d’outils ou de fonctions qu’il peut invoquer et d’une boucle de contrôle qui détermine quand utiliser tel ou tel outil. Cette architecture permet aux agents de gérer des tâches complexes et multi-étapes impossibles à réaliser en un seul appel LLM. Par exemple, un agent peut avoir besoin de rechercher des informations en ligne, de traiter ces données, de faire des calculs, puis de tout synthétiser en une réponse cohérente. La force des agents réside dans leur capacité à raisonner sur les étapes nécessaires et à les exécuter en séquence, en tirant parti des résultats de chaque étape pour la suivante.
L’importance des agents IA a explosé à mesure que les organisations reconnaissent leur potentiel pour l’automatisation, la recherche, le service client et le travail de connaissance. Les entreprises déploient de plus en plus d’agents pour des tâches telles que l’analyse de données, la génération de contenu, le support client ou la résolution de problèmes complexes. Mais plus les agents gagnent en sophistication et s’attaquent à des problèmes complexes, plus ils rencontrent des défis importants. L’un des plus cruciaux est la gestion des limites des modèles de langage, en particulier leur fenêtre de contexte — la quantité maximale de texte qu’ils peuvent traiter en une fois. Lorsque les agents doivent travailler avec de longs documents, des résultats de recherche volumineux ou des workflows multi-étapes complexes, ils rencontrent rapidement des problèmes de précision et de performance. C’est là que la planification devient essentielle.
La limitation de la fenêtre de contexte représente l’un des défis majeurs de la conception moderne d’agents IA. Bien que les récentes avancées aient porté les fenêtres de contexte à 100 000 tokens ou plus, la recherche a révélé un phénomène contre-intuitif : des fenêtres plus grandes n’impliquent pas automatiquement de meilleures performances. Ce phénomène, appelé « context rot » par les chercheurs de Chroma, montre que les modèles de langage peinent à retrouver et traiter avec précision l’information dans d’énormes contextes de tokens. En pratique, lorsqu’un LLM doit retrouver une information précise enfouie dans 10 000 tokens de texte, sa précision chute significativement comparé à un contexte plus court. Le problème devient encore plus marqué lorsque le contexte contient des distracteurs — des informations liées à la requête mais qui n’y répondent pas réellement.
L’équipe de recherche de Chroma a mené des évaluations approfondies en améliorant le test classique de « l’aiguille dans une botte de foin », qui mesurait la capacité des modèles à retrouver une information spécifique dans de longs documents. Mais ce test traditionnel avait une faille : il ne tenait pas compte des scénarios réels où les documents contiennent des informations connexes mais trompeuses. En introduisant des distracteurs — des paragraphes abordant le sujet de l’aiguille sans répondre précisément à la question — les chercheurs ont constaté une chute dramatique de la précision des modèles. Par exemple, Claude 4.5 maintient une meilleure précision que d’autres modèles dans différents scénarios de distracteurs, mais même les meilleurs modèles présentent une dégradation significative à mesure que le contexte s’allonge. Cette recherche a profondément modifié la façon de concevoir les agents IA : au lieu de leur faire parcourir d’immenses contextes, il faut les aider à planifier leur approche et à décomposer les problèmes en sous-tâches plus gérables.
La planification représente un changement de paradigme dans l’architecture des agents IA. Plutôt que de faire réagir un agent à chaque étape en parcourant de vastes contextes, la planification l’oblige à réfléchir en amont à l’ensemble du problème et à élaborer une démarche structurée. C’est analogue à la façon dont les humains résolvent des problèmes complexes : nous ne commençons pas de manière aléatoire ; nous comprenons d’abord le problème, le décomposons en étapes et établissons un plan. Lorsqu’un agent IA planifie avant d’exécuter, il peut se concentrer sur des sous-tâches spécifiques avec uniquement le contexte pertinent pour l’étape en cours. Cela réduit considérablement la charge cognitive du modèle de langage et améliore la précision. Par exemple, au lieu de demander à un LLM de fouiller un document de 50 000 tokens pour retrouver plusieurs informations, un agent planificateur va d’abord créer un plan du type : « Étape 1 : trouver une information sur X, Étape 2 : trouver une information sur Y, Étape 3 : synthétiser les deux ». Pour chaque étape, l’agent ne traite que la portion pertinente du contexte, gardant ainsi une haute précision.
L’approche par planification permet aussi aux agents de gérer les workflows complexes de manière plus efficace. Lorsqu’un agent dispose d’un plan clair, il peut identifier quelles étapes s’exécutent en parallèle, lesquelles dépendent d’autres, et comment optimiser l’exécution globale. C’est particulièrement utile dans les scénarios nécessitant l’appel à plusieurs outils ou API. Au lieu d’enchaîner les appels séquentiels et d’attendre la fin de chaque étape, un agent bien planifié peut repérer les tâches indépendantes et les exécuter simultanément. Cette parallélisation permet de diviser par 3 à 4 le temps d’exécution par rapport aux agents réactifs traditionnels, comme le démontrent des architectures avancées telles que LLMCompiler. De plus, la planification facilite la gestion des erreurs et la reprise : si un agent dispose d’un plan et qu’un problème survient, il peut replanifier à partir de ce point, sans repartir de zéro, rendant le système plus robuste et efficace.
FlowHunt propose une plateforme puissante pour concevoir et automatiser des workflows d’agents IA sans expertise technique poussée. La plateforme permet aux utilisateurs de concevoir des architectures d’agents sophistiquées, y compris basées sur la planification, via une interface intuitive no-code. Avec FlowHunt, vous définissez les états de l’agent, créez les étapes de planification, configurez les intégrations d’outils et surveillez l’exécution — sans écrire de code complexe. Cela démocratise le développement d’agents IA, permettant aux équipes de bâtir des systèmes avancés qui nécessitaient auparavant d’importantes ressources d’ingénierie. L’approche de FlowHunt, parfaitement alignée sur l’architecture basée sur la planification présentée ici, permet de créer des agents décomposant les tâches complexes en étapes gérables, maintenant la précision sur de grands ensembles d’informations et exécutant efficacement.
La plateforme propose également des outils intégrés de monitoring et d’analytique des performances des agents, aidant les équipes à comprendre où leurs agents réussissent et où ils doivent être améliorés. Cela est crucial pour itérer sur les conceptions et optimiser le comportement des agents dans le temps. FlowHunt s’intègre aux principaux fournisseurs LLM et outils du marché, facilitant la connexion de vos agents aux ressources nécessaires. Que vous construisiez des agents de recherche, d’automatisation ou de service client, FlowHunt fournit l’infrastructure pour concrétiser efficacement ces projets.
LangGraph est un framework spécialement conçu pour construire des agents IA à états en s’appuyant sur l’architecture de machine à états. Au cœur de LangGraph, les workflows d’agents sont représentés comme des graphes orientés, chaque nœud représentant un état ou une action, chaque arête représentant une transition. Cette approche graphique présente plusieurs avantages par rapport à la programmation séquentielle traditionnelle : elle rend la logique de l’agent explicite et visualisable, permet des contrôles de flux complexes (boucles, branches conditionnelles) et fournit une structure claire pour gérer l’état tout au long de l’exécution. Construire un agent dans LangGraph revient à définir une machine à états que l’agent suivra pour accomplir une tâche.
Le concept de machine à états est fondamental pour comprendre le fonctionnement des agents avancés. Dans LangGraph, l’état contient toutes les informations nécessaires à l’agent pour prendre des décisions et exécuter des actions. Pour un agent planificateur, cet état peut inclure la requête de l’utilisateur, le plan courant, les tâches terminées, celles en attente, et les résultats des outils. À chaque étape, l’agent met à jour cet état. Par exemple, lorsqu’une tâche est terminée, l’agent marque la tâche comme accomplie et stocke le résultat. Lorsqu’il doit décider de la suite, il examine l’état courant et détermine l’action appropriée. Cette approche basée sur l’état garantit à l’agent un accès constant aux informations nécessaires et lui permet de maintenir la cohérence tout au long de l’exécution.
L’implémentation de la planification dans LangGraph consiste à créer un état structuré qui suit la progression de l’agent dans son plan. Le « Deep Agent State » est une structure de données contenant deux composants principaux : les tâches à effectuer (todos) et les fichiers/informations collectées. Chaque todo dans l’état représente une tâche précise à accomplir, avec des propriétés comme la description de la tâche et son statut (en attente, en cours ou terminée). Cette structure permet à l’agent de conserver une trace claire de ce qu’il doit faire, de ce qui est en cours et de ce qui est fini. Le suivi du statut est crucial, car il permet à l’agent de comprendre sa progression et de prendre des décisions intelligentes pour la suite.
L’implémentation inclut aussi un pattern de « reducer » pour gérer les mises à jour de l’état, notamment lorsque plusieurs tâches sont exécutées en parallèle. Un reducer est une fonction qui prend l’état actuel et une mise à jour, et produit un nouvel état. Ce pattern est essentiel dans LangGraph pour garantir que lors d’exécutions parallèles, chaque mise à jour de l’état soit correctement orchestrée et qu’aucune information ne soit perdue. Par exemple, si deux tâches se terminent simultanément, le reducer veille à intégrer correctement les deux mises à jour. Ce concept avancé distingue les implémentations d’agents robustes des prototypes simples. Le pattern reducer permet aussi de gérer des scénarios plus complexes, comme l’agrégation de résultats ou la résolution de conflits d’état.
Un agent planificateur suit un workflow spécifique qui montre comment la planification améliore ses performances. Lorsqu’un utilisateur soumet une requête, l’agent commence par une phase de planification où il utilise le modèle de langage pour générer un plan détaillé. Ce plan décompose la tâche complexe en étapes plus simples. Par exemple, pour « Donne-moi un résumé court du MCP (Model Context Protocol) », l’agent pourrait planifier : « Étape 1 : rechercher des informations sur le MCP, Étape 2 : comprendre ce qu’est le MCP et ses fonctions clés, Étape 3 : synthétiser l’information en un résumé concis ». L’agent inscrit ces étapes dans sa todo-list, chacune marquée comme en attente.
Une fois le plan établi, l’agent passe à l’exécution. Il lit la todo-list et traite chaque tâche dans l’ordre. Pour la première (recherche d’information), il invoque l’outil de recherche web avec une requête appropriée. Les résultats sont stockés dans l’état. L’agent marque cette tâche comme terminée et passe à la suivante. Pour la deuxième, il utilise le modèle de langage pour analyser les résultats et extraire les informations clés sur le MCP, qu’il enregistre aussi dans l’état. Enfin, pour la troisième, il synthétise toutes les informations collectées en un résumé concis répondant à la requête initiale. Tout au long du processus, l’agent garde une trace claire de son avancée, de ce qu’il fait et de ce qui reste à faire. Cette approche structurée garantit que l’agent ne perd jamais le fil et gère des tâches multi-étapes de façon fiable.
Si la planification basique marque déjà une nette amélioration par rapport aux agents réactifs, plusieurs architectures avancées repoussent encore les limites. L’architecture « Plan-and-Execute » est la base : l’agent crée un plan puis l’exécute étape par étape. Mais cette approche reste limitée — exécution séquentielle, un appel LLM par tâche. L’architecture ReWOO (Reasoning WithOut Observations) lève certaines limites en permettant au planificateur d’utiliser l’assignation de variables. Il peut référencer les sorties de tâches précédentes (ex : « #E2 » pour la tâche 2), ce qui permet de lier des étapes sans devoir reconsulter le planificateur à chaque fois. Cela réduit les appels LLM et accélère l’exécution.
L’architecture LLMCompiler représente l’avant-garde de la planification. Elle introduit plusieurs innovations majeures : d’abord, le planificateur produit un graphe orienté acyclique (DAG) de tâches, pas une simple liste. Chaque tâche du DAG précise l’outil à appeler, les arguments à passer et ses dépendances (quelles tâches doivent être terminées avant de lancer celle-ci). Ensuite, une unité de « task fetching » reçoit la sortie du planificateur en flux continu et planifie les tâches dès que leurs dépendances sont satisfaites. Cela permet une parallélisation massive : si dix tâches sont indépendantes, toutes peuvent s’exécuter en même temps. De plus, les arguments de tâche peuvent être des variables référant à des sorties antérieures, accélérant encore plus l’exécution. Ce cumul de fonctionnalités permet, selon la publication scientifique, un gain de vitesse de 3,6x par rapport aux agents traditionnels. Ces architectures montrent que la planification n’est pas une technique unique mais un spectre d’approches, chacune avec ses compromis entre complexité, performance et coût.
Pour être efficace, un agent planificateur doit accéder à des outils adaptés pour collecter de l’information et agir. Les plus courants sont la recherche web (trouver des infos sur Internet), les requêtes bases de données, les appels API (pour interagir avec des services externes) et les appels au modèle de langage (pour traiter et raisonner sur les infos). Dans l’implémentation LangGraph, les outils sont fournis à l’agent via une interface soigneusement conçue. L’agent invoque les outils en générant des appels de fonction spécifiques dont les résultats lui sont retournés. Le secret d’une bonne intégration réside dans la définition claire de chaque outil, avec des entrées et sorties précises et une bonne compréhension par l’agent du moment et de la façon dont il doit utiliser chaque outil.
Au-delà des outils de base, les agents planificateurs avancés intègrent souvent des outils spécialisés pour gérer leur propre état et progression. Par exemple, un outil « read todos » permet à l’agent d’examiner son plan actuel et de voir les tâches restantes. Un outil « write todos » lui permet de mettre à jour son plan, de marquer des tâches comme terminées ou d’en ajouter de nouvelles au fil de l’exécution. Ces méta-outils (qui opèrent sur l’état de l’agent lui-même) sont essentiels pour permettre à l’agent d’adapter son plan au gré des informations découvertes. Si le plan initial s’avère incomplet ou incorrect, l’agent peut le réviser. Cette capacité adaptative distingue les implémentations robustes des prototypes. La combinaison d’outils métier (pour le travail effectif) et de méta-outils (pour la gestion du raisonnement et de la planification) crée un système puissant, capable de gérer des scénarios complexes et imprévus.
Pour illustrer la planification, prenons un agent de recherche chargé de recueillir des informations sur un sujet complexe. Pour la requête « Fournis un aperçu complet du Model Context Protocol (MCP) et de ses applications », l’agent suivra ce workflow : d’abord, il crée un plan — « Étape 1 : rechercher des informations générales sur MCP, Étape 2 : rechercher les cas d’usage et applications de MCP, Étape 3 : rechercher les détails techniques de l’implémentation MCP, Étape 4 : synthétiser l’ensemble en un aperçu global ». Il inscrit ces quatre tâches dans sa todo-list, toutes en attente. Ensuite, il commence l’exécution : étape 1, il lance la recherche web « Qu’est-ce que Model Context Protocol MCP ? » et stocke les résultats. Étape 2, il cherche « applications et cas d’usage MCP » et enregistre. Étape 3, recherche sur les aspects techniques. Étape 4, synthèse via le modèle de langage pour produire un aperçu cohérent répondant à la requête initiale.
Tout au long du processus, l’agent garde une trace claire de sa progression. Si le plan s’avère incomplet (par exemple, si la recherche ne fournit pas assez d’informations sur un point), il peut le réviser en ajoutant des tâches. Cette capacité d’adaptation est essentielle pour gérer les situations réelles où le plan initial ne suffit pas. L’agent peut découvrir qu’il lui manque des infos sur des implémentations spécifiques de MCP, ou qu’il doit comparer MCP à d’autres approches. En pouvant modifier son plan en cours d’exécution, il gère ces imprévus de façon fluide, au lieu d’échouer ou de rendre une synthèse incomplète. Cet exemple démontre la puissance de la planification : elle apporte structure et clarté au raisonnement de l’agent tout en préservant la flexibilité d’adaptation face à l’information nouvelle.
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L’un des arguments les plus convaincants en faveur de la planification dans les agents IA réside dans l’amélioration spectaculaire des métriques de performance. Les agents traditionnels de type ReAct nécessitent un appel LLM pour chaque action : une tâche de dix étapes implique dix appels. Les agents basés sur la planification, eux, n’en nécessitent généralement que deux ou trois : un pour la phase de planification, un ou plusieurs pour l’exécution des tâches de raisonnement, éventuellement un pour replanifier si nécessaire. Cette réduction directe du nombre d’appels LLM se traduit par des économies immédiates, surtout avec des modèles coûteux comme GPT-4. Pour des organisations exécutant des milliers d’agents par jour, la différence de coût entre ReAct et les agents planificateurs peut représenter des dizaines de milliers d’euros économisés chaque mois.
Au-delà des économies, la planification permet des gains de vitesse considérables. Dans les agents traditionnels, chaque étape doit être terminée avant de passer à la suivante, créant un goulot d’étranglement séquentiel. Les agents planificateurs, surtout ceux utilisant des architectures DAG comme LLMCompiler, identifient les tâches indépendantes et les exécutent en parallèle. Si plusieurs tâches de recherche sont indépendantes, elles sont lancées simultanément. Ce parallélisme réduit le temps d’exécution total par 3 à 4 par rapport à une exécution séquentielle. Pour des applications orientées utilisateur, ce gain de rapidité améliore directement l’expérience ; pour des traitements en lot, cela permet de traiter plus d’opérations en un même temps. Le double avantage de coûts réduits et de rapidité accrue rend les agents planificateurs incontournables pour toute organisation déployant des agents IA à grande échelle.
Les scénarios réels suivent rarement des chemins parfaitement planifiés. Les agents planificateurs doivent gérer les situations où le plan initial se révèle insuffisant ou erroné, ce qui requiert des capacités sophistiquées de gestion d’erreur et de replanification. Lorsqu’un agent rencontre une situation inattendue — outil en erreur, absence d’information dans les résultats, complexité supérieure à celle anticipée — il doit s’adapter. L’approche la plus efficace consiste à permettre à l’agent de replanifier selon ce qu’il a appris. Par exemple, si le plan initial était de chercher et synthétiser de l’information mais que la recherche ne retourne rien, l’agent doit le détecter et modifier sa stratégie : essayer d’autres requêtes, rechercher d’autres sources ou redécouper la tâche.
Implémenter cette adaptation nécessite une gestion d’état et une logique décisionnelle rigoureuses. L’agent doit suivre non seulement ce qu’il a fait, mais aussi ce qu’il a appris du problème. Si une recherche sur « MCP » ne donne rien, il doit essayer « Model Context Protocol » ou « MCP protocol » avant d’abandonner. Si un outil échoue, il doit décider de retenter, d’en utiliser un autre ou d’escalader le problème. Ces décisions exigent que l’agent raisonne sur sa progression et ajuste sa stratégie en conséquence. C’est là que l’avantage de la planification prend tout son sens : un agent planificateur, ayant une vue explicite de son plan, peut juger si celui-ci fonctionne et faire des choix éclairés pour s’adapter. Un agent réactif, lui, n’a pas cette structure et doit décider à la volée, sans vision d’ensemble.
À mesure que les agents planificateurs se sophistiquent, le besoin de monitoring et de débogage devient crucial. Contrairement aux applications simples où le chemin d’exécution est facile à suivre, les agents planificateurs multiplient les points de décision, les appels d’outils et les mises à jour d’état. Un monitoring efficace suppose une visibilité sur plusieurs aspects : le plan créé, les tâches terminées, les résultats de chaque invocation d’outil, les décisions prises à chaque étape. LangGraph propose un support natif via LangSmith, une plateforme de monitoring et débogage qui visualise l’exécution de l’agent sous forme de graphe. Vous voyez quels nœuds ont été exécutés, dans quel ordre, et l’état transmis entre eux. Cette visualisation est précieuse pour comprendre le comportement de l’agent et identifier les leviers d’amélioration.
Déboguer un agent planificateur nécessite aussi d’analyser les prompts utilisés pour générer les plans. La qualité du plan dépend directement du prompt ; si l’agent performe mal, analyser le prompt de planification est un point de départ. On découvre parfois qu’il manque de contexte ou qu’il n’explique pas clairement les attentes. Itérer sur le prompt peut souvent améliorer radicalement les performances. De plus, surveiller les résultats des outils permet d’identifier si ceux-ci retournent les résultats attendus ou s’ils doivent être reconfigurés. Par exemple, si un outil de recherche web renvoie des résultats non pertinents, il faut peut-être ajuster le format de la requête ou ajouter des filtres. En combinant la visualisation du graphe d’exécution avec l’analyse des prompts et des résultats d’outils, on optimise systématiquement les performances de l’agent.
La recherche et l’expérience pratique ont fait émerger plusieurs bonnes pratiques pour développer des agents planificateurs efficaces. Premièrement, investir du temps dans la conception de prompts de planification de haute qualité. Le prompt doit expliquer clairement la tâche, fournir des exemples de bons plans et préciser le format attendu pour la sortie du plan. Un prompt bien conçu améliore la qualité des plans et réduit le besoin de replanification. Deuxièmement, concevoir soigneusement la structure d’état. L’état doit contenir toutes les informations nécessaires à la prise de décision sans devenir ingérable. Un état bien conçu permet à l’agent de suivre sa progression et de faire de bons choix pour la suite. Troisièmement, proposer des outils clairs, bien définis, avec une bonne documentation. Chaque outil doit avoir un but précis, des entrées/sorties bien spécifiées et une gestion des erreurs appropriée. Des outils bien pensés rendent les agents plus efficaces et leurs résultats de meilleure qualité.
Quatrièmement, implémenter une gestion robuste des erreurs et de la replanification. Prévoyez que tout ne se passera pas comme prévu : des outils échoueront, des recherches ne donneront aucun résultat, des plans devront être révisés. Intégrez des mécanismes pour que l’agent détecte ces situations et s’adapte. Cinquièmement, monitorer et itérer. Utilisez les outils de suivi pour comprendre les performances de vos agents, identifier les points faibles ou les échecs et améliorer vos designs. De petites améliorations sur les prompts, la conception des outils ou la gestion d’état peuvent avoir un impact majeur. Sixièmement, évaluez le compromis entre sophistication de la planification et rapidité d’exécution. Une planification très avancée (type DAG) améliore la performance mais ajoute de la complexité. Commencez par des approches simples et évoluez vers plus sophistiqué si besoin. Enfin, testez largement avant la mise en production. Les agents planificateurs gèrent des scénarios complexes mais peuvent aussi échouer de façon inattendue. Des tests exhaustifs permettent d’anticiper et de corriger les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs.
Le domaine de la planification des agents IA évolue rapidement, avec de nouvelles architectures et techniques émergentes en continu. Une piste prometteuse est l’intégration de l’apprentissage dans les agents planificateurs. Plutôt que d’utiliser des prompts fixes, les agents pourraient apprendre de leur expérience et améliorer leur planification au fil du temps. Autre direction : le développement d’algorithmes de planification capables de gérer des scénarios encore plus complexes, comme la planification sous incertitude ou avec des objectifs multiples et contradictoires. Les recherches sur la planification hiérarchique — où les agents élaborent d’abord un plan global puis le détaillent en sous-plans — pourraient permettre de gérer des tâches de complexité croissante. Par ailleurs, à mesure que les modèles de langage progressent, on peut espérer voir apparaître des capacités de planification directement intégrées aux modèles, réduisant le besoin de mécanismes externes.
L’intégration de la planification à d’autres techniques IA est aussi un axe majeur. Par exemple, combiner planification et génération augmentée par la recherche (RAG) pourrait permettre aux agents de planifier leur stratégie de récupération d’information, améliorant précision et efficacité. Associer planification et apprentissage par renforcement permettrait aux agents d’apprendre des stratégies de planification optimales pour un domaine spécifique. À mesure que ces techniques mûrissent et deviennent accessibles via des plateformes comme FlowHunt, les agents planificateurs deviendront la norme pour l’automatisation IA complexe. L’avenir des agents IA ne passe pas par des modèles individuels toujours plus puissants, mais par des systèmes plus intelligents, capables de raisonner sur des problèmes complexes, de planifier leur approche et d’exécuter efficacement.
La planification marque un changement fondamental dans la construction des agents IA, passant d’approches réactives, étape par étape, à un raisonnement proactif et structuré. En obligeant les agents à réfléchir en amont à la totalité de la tâche et à expliciter leurs plans, on dépasse les limites de la fenêtre de contexte, on réduit les coûts, on accélère l’exécution et on gère mieux la complexité. L’implémentation de la planification dans des frameworks comme LangGraph fournit les outils pratiques pour bâtir ces agents sophistiqués, tandis que des plateformes telles que FlowHunt rendent ces capacités accessibles à tous, sans expertise technique avancée. Que vous développiez des agents de recherche, des systèmes d’automatisation ou des assistants intelligents, intégrer la planification à votre architecture améliorera significativement performance et fiabilité. À mesure que le domaine progresse, les agents basés sur la planification deviendront centraux dans la manière dont les organisations exploitent l’IA pour la résolution de problèmes complexes et l’automatisation.
Les agents ReAct prennent une décision à chaque étape et nécessitent un appel LLM pour chaque invocation d’outil, ce qui peut être plus lent et coûteux. Les agents basés sur la planification créent un plan complet en amont, réduisant les appels LLM et permettant un meilleur raisonnement sur l’ensemble de la tâche.
La planification divise les tâches complexes en étapes plus petites, réduisant la quantité de contexte nécessaire à chaque moment. Cela permet aux agents de maintenir leur précision même lorsqu’ils traitent de grandes quantités d’informations, car ils se concentrent sur des sous-tâches spécifiques plutôt que de parcourir un contexte très volumineux.
LangGraph est un framework pour construire des agents IA à états en utilisant des machines à états. Il représente les workflows des agents sous forme de graphes avec des nœuds et des arêtes, chaque nœud représentant une étape (comme la planification ou l’exécution d’un outil) et chaque arête une transition entre états.
Les agents planifier-et-exécuter offrent trois avantages principaux : une exécution plus rapide (pas d’appel LLM requis après chaque action), des économies de coût (moins d’appels LLM au global) et de meilleures performances (le raisonnement explicite sur toutes les étapes améliore le taux de réussite des tâches).
FlowHunt propose une plateforme no-code pour concevoir et automatiser des workflows IA complexes, incluant la planification et l’exécution d’agents. Cela simplifie la création d’agents sophistiqués sans nécessiter d’expertise technique poussée.
Arshia est ingénieure en workflows d'IA chez FlowHunt. Avec une formation en informatique et une passion pour l’IA, elle se spécialise dans la création de workflows efficaces intégrant des outils d'IA aux tâches quotidiennes, afin d’accroître la productivité et la créativité.
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