Découvrez comment construire des systèmes d’IA multi-agents prêts pour la production avec Strands, le framework open-source d’AWS. Apprenez à créer des agents spécialisés collaborant pour générer des rapports de business intelligence et automatiser des workflows complexes.
Le paysage de l’intelligence artificielle a radicalement évolué avec l’émergence de systèmes multi-agents sophistiqués capables de collaborer pour résoudre des problématiques métiers complexes. Plutôt que de s’appuyer sur un modèle d’IA monolithique pour tout gérer, les organisations découvrent la puissance d’agents spécialisés travaillant de concert, chacun apportant des compétences et expertises uniques. Cette approche représente un changement de paradigme dans la façon d’envisager l’automatisation par l’IA : on passe de systèmes simples de question/réponse à des équipes coordonnées d’agents intelligents capables de rechercher, analyser, synthétiser et recommander des solutions avec une grande sophistication. Dans ce guide complet, nous allons explorer comment construire des systèmes multi-agents prêts pour la production grâce à Strands, un framework open-source d’Amazon Web Services qui rend le développement d’agents accessible, flexible et puissant. Que vous cherchiez à automatiser des rapports de business intelligence, à optimiser vos workflows opérationnels ou à créer des systèmes de recherche intelligente, savoir orchestrer plusieurs agents spécialisés devient une compétence essentielle pour les équipes de développement modernes.
Les systèmes d’IA multi-agents marquent une rupture fondamentale avec l’approche traditionnelle basée sur un modèle unique. Plutôt que de confier tous les aspects d’une tâche complexe à un seul modèle d’IA, les systèmes multi-agents décomposent le problème en domaines spécialisés, chaque agent devenant expert dans son domaine particulier. Cette architecture reflète le fonctionnement des équipes humaines dans les organisations : une équipe marketing, une équipe de recherche, une équipe financière et une équipe opérationnelle apportent chacune des connaissances et des outils spécifiques pour résoudre différents aspects d’un défi global. En IA, cela signifie que vous pouvez avoir un agent spécialisé dans la collecte et le traitement d’informations en temps réel issues de sources d’actualité, un autre axé sur l’analyse du sentiment et des tendances sur les réseaux sociaux, un troisième dédié à la veille concurrentielle et à l’analyse de marché, et un autre encore chargé de synthétiser toutes ces informations en recommandations stratégiques exploitables. La force de cette approche réside dans sa capacité à gérer la complexité grâce à la spécialisation, à améliorer la précision via des points de vue diversifiés, à permettre le traitement parallèle de tâches différentes et à créer des systèmes plus maintenables et évolutifs. Bien implémentés, les systèmes multi-agents peuvent accomplir en quelques minutes ce qui prendrait des heures ou des jours à des équipes humaines, tout en conservant la nuance et le contexte qui font la richesse de la business intelligence.
Le cheminement vers des frameworks modernes comme Strands reflète les progrès spectaculaires des grands modèles de langage ces dernières années. Aux premiers temps des agents IA, vers 2023, à l’époque de la publication de l’article ReAct (Reasoning and Acting), les développeurs devaient concevoir une logique d’orchestration très complexe pour que les modèles de langage utilisent correctement des outils et raisonnent sur des problèmes. Les modèles eux-mêmes n’étaient pas entraînés pour agir comme des agents : ils étaient avant tout conçus pour la conversation en langage naturel. Cela impliquait de rédiger de longues instructions dans les prompts, de construire des parseurs maison pour extraire les appels d’outils des réponses du modèle, et de mettre en place une orchestration sophistiquée juste pour obtenir des fonctionnalités d’agent de base. Même dans ces conditions, obtenir un modèle qui produise un JSON syntaxiquement correct ou suive un format précis était un vrai défi. Les équipes passaient des mois à affiner leurs implémentations pour les rendre prêtes pour la production, et tout changement du modèle sous-jacent nécessitait souvent une refonte importante. Mais le paysage a radicalement changé. Les modèles modernes comme Claude, GPT-4 et d’autres intègrent nativement des capacités d’utilisation d’outils et de raisonnement. Ils savent comment appeler des fonctions, choisir les outils pertinents et gérer des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum de guidage. Cette évolution a rendu obsolètes les frameworks d’orchestration complexes nécessaires en 2023. Strands a été conçu à partir de cette prise de conscience : pourquoi construire des workflows compliqués alors que les modèles actuels savent raisonner et planifier eux-mêmes ? Ce passage de l’orchestration complexe à la simplicité pilotée par le modèle fait toute la force de Strands et en fait l’avenir du développement d’agents.
Strands Agents est un SDK open-source développé par AWS qui adopte une approche radicalement différente pour la création d’agents IA. Plutôt que d’obliger les développeurs à définir des workflows, machines à états ou logiques d’orchestration complexes, Strands s’appuie sur les capacités des modèles de langage modernes pour gérer de façon autonome la planification, le raisonnement et la sélection d’outils. Le framework repose sur un principe simple mais puissant : un agent est la combinaison de trois éléments clés — un modèle, un ensemble d’outils, et un prompt. C’est tout. Vous choisissez le modèle que vous souhaitez utiliser (Claude, GPT-4, Llama, ou tout autre modèle adapté), vous spécifiez les outils accessibles à l’agent (outils intégrés, fonctions Python personnalisées, ou serveurs MCP), et vous rédigez un prompt clair décrivant la mission de l’agent. Le modèle utilise alors ses capacités de raisonnement pour gérer le reste. Ce qui rend Strands particulièrement révolutionnaire, c’est son agnosticisme total au niveau des modèles et des fournisseurs. Vous n’êtes pas limité à AWS Bedrock — même si c’est une excellente option. Vous pouvez utiliser les modèles d’OpenAI, Claude d’Anthropic via leur API, les modèles Llama de Meta, des modèles locaux via Ollama, ou pratiquement n’importe quel fournisseur LLM via LiteLLM. Cette flexibilité vous permet de commencer avec un modèle local pour itérer rapidement, de passer à un modèle plus puissant pour la production, ou même de changer totalement de fournisseur sans réécrire le code de vos agents. Le framework s’intègre aussi parfaitement à d’autres frameworks populaires comme CrewAI et LangGraph, et il offre une prise en charge native des serveurs Model Context Protocol (MCP), ce qui vous permet de profiter d’un écosystème d’outils et d’intégrations déjà prêts. De plus, Strands inclut la gestion de la mémoire de conversation et des sessions, ce qui le rend adapté aussi bien aux tâches ponctuelles qu’aux interactions complexes sur plusieurs tours.
L’un des plus grands atouts de Strands est la simplicité de sa mise en œuvre. La configuration initiale ne nécessite que quelques étapes de base qu’un développeur Python peut réaliser en quelques minutes. Commencez par créer un nouveau dossier de projet et installez votre environnement Python. Créez un fichier requirements.txt où vous listerez vos dépendances — au minimum, les paquets strands et strands-agents, mais vous pourrez en ajouter d’autres selon les outils que vous souhaitez utiliser. Ensuite, créez un fichier .env où vous stockerez vos variables d’environnement, notamment les identifiants pour votre fournisseur LLM. Si vous utilisez AWS Bedrock, il faudra configurer les permissions IAM dans votre compte AWS : rendez-vous dans la console IAM, sélectionnez votre utilisateur, attachez la politique Bedrock pour accorder les droits, puis générez des clés d’accès pour l’utilisation programmatique. Stockez ces clés en toute sécurité dans votre fichier .env sous les variables AWS_ACCESS_KEY_ID et AWS_SECRET_ACCESS_KEY. Si vous utilisez un autre fournisseur comme OpenAI, enregistrez simplement votre clé API. Créez ensuite votre fichier Python principal — appelons-le strands_demo.py. Dans ce fichier, importez les composants nécessaires de Strands, instanciez un agent avec le modèle et les outils de votre choix, et confiez-lui une tâche. Toute cette configuration, de la création du projet à l’exécution du premier agent, peut être réalisée en moins de cinq minutes grâce à Strands. Le framework se charge de toute la complexité de la boucle d’agent, de l’analyse des réponses du modèle, de l’appel des outils et de la gestion du contexte. Vous n’avez qu’à définir ce que vous voulez et laisser le modèle raisonner.
Pour comprendre le fonctionnement de Strands en pratique, commençons par l’exemple le plus simple : créer un agent utilisant l’outil calculatrice. Cet exemple illustre les concepts fondamentaux que vous réutiliserez pour des systèmes plus complexes. Commencez par importer la classe Agent de la bibliothèque Strands et l’outil calculatrice de la bibliothèque d’outils Strands. Instanciez ensuite un objet Agent, en lui passant l’outil calculatrice. Rédigez un prompt demandant à l’agent de calculer la racine carrée de 1764. Attribuez le résultat à une variable et affichez-le. Quatre lignes de code suffisent. Lorsque vous exécutez ce script, l’agent reçoit votre prompt, comprend qu’il doit utiliser l’outil calculatrice pour trouver la racine carrée, appelle la calculatrice avec la bonne donnée, récupère le résultat (42) et vous le retourne. Ce qui se passe en coulisses est sophistiqué : le modèle analyse votre demande en langage naturel, choisit l’outil pertinent, formate correctement l’appel, exécute la fonction, puis reformule le résultat en langage naturel. Mais du point de vue du développeur, il ne s’agit que de quatre lignes de code. Cette simplicité est le fil conducteur de la philosophie de Strands, qui prend en charge toute l’orchestration, le parsing et la gestion, vous permettant de vous concentrer sur la définition des tâches de vos agents et non sur la façon dont ils les réalisent.
Si Strands propose des outils intégrés comme la calculatrice, sa vraie puissance se révèle lorsque vous créez des outils sur mesure adaptés à vos besoins spécifiques. Créer un outil personnalisé dans Strands est d’une grande simplicité. Il suffit d’écrire une fonction Python réalisant la tâche souhaitée, de la décorer avec @tool et de rédiger une docstring décrivant précisément sa fonction. Cette description est essentielle : c’est ce que l’agent lit pour comprendre à quoi sert l’outil et quand l’utiliser. Par exemple, pour créer un outil qui additionne deux nombres, écrivez une fonction add_numbers avec une docstring du type « Additionne deux nombres », puis implémentez la logique d’addition. L’agent lira cette docstring, comprendra que l’outil additionne des nombres, et s’en servira quand il devra effectuer une addition. Vous pouvez créer des outils pour pratiquement tout ce que Python permet : récupération de données via API, requêtes base de données, traitements de fichiers, appels à des services externes, calculs complexes, etc. Le décorateur @tool gère toute l’intégration avec le framework d’agents. Vous pouvez également utiliser des serveurs MCP (Model Context Protocol) comme outils, profitant ainsi d’un écosystème d’intégrations prêtes à l’emploi. Strands inclut un catalogue d’outils intégrés couvrant la gestion de la mémoire, les opérations sur fichiers, les interactions avec AWS, etc. Cette combinaison d’outils personnalisés et d’intégrations prêtes à l’emploi vous permet d’assembler rapidement des agents puissants sans tout réinventer.
La vraie puissance de Strands apparaît lorsque vous passez d’un agent unique à une équipe d’agents spécialisés collaborant ensemble. C’est ainsi que vous pouvez construire des systèmes sophistiqués capables de relever des défis métiers complexes. La démarche est simple : créez plusieurs agents, chacun avec son rôle, ses outils et ses expertises propres. Un agent pourra se spécialiser dans la collecte d’informations issues de sites d’actualité, un autre dans l’analyse du sentiment sur les réseaux sociaux, un troisième dans la veille concurrentielle, un quatrième dans la synthèse des informations en recommandations stratégiques. Chaque agent dispose des outils adaptés à sa mission : l’agent d’actualité aura des outils pour scraper et parser les sites de news, l’analyste de sentiment aura des outils de traitement du texte et de scoring émotionnel, l’agent de recherche pourra interroger des bases de données, etc. Vous orchestrez ces agents en leur passant des tâches, chacun apportant son expertise au but global. Cette approche reflète le fonctionnement des équipes humaines : on ne demande pas à toute l’équipe de tout faire, mais on confie à chacun la partie qui relève de sa spécialité, puis on agrège les résultats. Avec Strands, vous pouvez implémenter ce schéma en code, créant des systèmes intelligents plus performants, maintenables et évolutifs que les approches monolithiques.
Pour illustrer la puissance des systèmes multi-agents, prenons l’exemple concret d’un système automatisé de business intelligence générant des rapports complets sur n’importe quel sujet. Ce système montre comment plusieurs agents spécialisés peuvent collaborer pour produire une analyse sophistiquée. Il comprend un agent de contenu chargé de collecter et traiter l’actualité en direct (par exemple sur TechCrunch), d’extraire les articles pertinents et d’en résumer les points clés. Un agent analyste des réseaux sociaux simule une analyse réaliste des conversations en ligne, identifie les tendances de sentiment et les sujets clés. Un agent spécialiste de la recherche compile des informations de fond, étudie les acteurs majeurs et construit des chronologies d’événements importants. Un expert stratégique analyse la dynamique du marché, la concurrence et identifie des opportunités. Un analyste du sentiment évalue la tonalité émotionnelle des sources et donne des insights psychologiques sur le ressenti des parties prenantes. Un agent de recommandations formule des conseils stratégiques concrets avec des étapes d’implémentation. Enfin, un agent synthétiseur exécutif combine toutes les analyses pour produire un rapport final prêt à être présenté. Chaque agent dispose d’un rôle précis, des outils appropriés et d’instructions claires sur son objectif. Si vous demandez par exemple « Que se passe-t-il chez OpenAI en ce moment ? », le système se met en marche : l’agent de contenu collecte les articles récents sur OpenAI, l’agent de recherche compile les informations de fond, l’analyste du sentiment évalue la tonalité, l’agent stratégique identifie les implications marché, l’agent synthétiseur assemble le tout en un rapport cohérent. Tout cela se déroule en quelques minutes et produit une analyse qu’une équipe humaine mettrait des heures à compiler. C’est la puissance d’un système multi-agents bien orchestré.
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L’un des aspects les plus pratiques de la création de systèmes multi-agents est la réalisation d’outils personnalisés connectant vos agents à des sources de données réelles. Prenons l’exemple de la construction d’un outil qui récupère les titres de l’actualité IA sur TechCrunch, utilisé par l’agent de contenu dans notre système de business intelligence. L’outil commence par une docstring claire décrivant précisément sa fonction : « Récupère les titres de l’actualité IA sur TechCrunch. » Cette description est cruciale car l’agent s’y réfère pour savoir quand et comment utiliser l’outil. L’outil spécifie ensuite ses arguments — ici, cela peut être une requête de recherche ou un thème. Il indique aussi ce qu’il retourne : une chaîne de titres d’actualités séparés par des pipes. L’implémentation consiste à définir l’URL à scraper, à configurer les bons headers HTTP pour éviter d’être bloqué, à faire la requête, à vérifier le code de réponse, à parser le HTML pour extraire les titres, puis à renvoyer les résultats au format requis. La gestion des erreurs est essentielle : il faut traiter proprement les échecs réseau, problèmes de parsing ou autres soucis de récupération de données externes. L’outil peut inclure des logs pour faciliter le débogage et la compréhension des actions de l’agent. Une fois cet outil créé et décoré avec @tool, l’agent peut l’utiliser chaque fois qu’il doit collecter des informations sur l’actualité. L’agent n’a pas besoin de savoir comment scraper un site ou parser du HTML : il sait juste que cet outil existe, ce qu’il fait et quand s’en servir. Cette séparation des responsabilités rend le système plus maintenable et vous permet de faire évoluer les sources de données sans toucher à la logique de l’agent.
L’une des plus grandes forces de Strands est sa flexibilité dans le choix des modèles et la configuration des fournisseurs. Vous n’êtes lié à aucun modèle ou fournisseur en particulier, ce qui vous permet de choisir la meilleure option selon votre cas d’usage et votre budget. Par défaut, Strands recherchera des identifiants AWS et utilisera Amazon Bedrock, qui donne accès à plusieurs modèles comme Claude, Llama, etc. Si vous préférez utiliser les modèles d’OpenAI, la démarche est simple : importez la classe de modèle OpenAI depuis Strands, instanciez-la avec l’identifiant du modèle souhaité (par exemple « gpt-3.5-turbo » ou « gpt-4 ») et passez-la à votre agent. Le reste du code de l’agent reste inchangé — seule la configuration du modèle évolue. Cette flexibilité s’étend à d’autres fournisseurs : vous pouvez utiliser Claude d’Anthropic via leur API, les modèles Llama de Meta via Llama API, des modèles locaux via Ollama pour le développement et les tests, ou pratiquement n’importe quel fournisseur via LiteLLM. Vous pouvez donc démarrer avec un modèle local rapide et économique, puis passer à un modèle plus puissant pour la production sans toucher au code de vos agents. Vous pouvez aussi tester différents modèles pour voir celui qui répond le mieux à vos besoins : certains excellent dans le raisonnement, d’autres dans le respect précis des consignes ou dans des domaines spécifiques. La possibilité d’interchanger facilement les modèles sans réécriture est un avantage majeur de Strands par rapport aux frameworks plus rigides.
À mesure que vos systèmes multi-agents gagnent en sophistication, vous voudrez implémenter des schémas avancés comme la communication ou la délégation entre agents. Ces schémas permettent à un agent de déléguer une tâche à un autre agent mieux adapté, créant ainsi des systèmes hiérarchiques ou en réseau. Dans le schéma de délégation, un agent reconnaît qu’une tâche dépasse son domaine d’expertise et la confie à un agent spécialisé. Par exemple, dans notre système de business intelligence, l’agent de contenu collecte des articles, puis délègue l’analyse du sentiment à l’agent analyste. L’agent analyste traite les articles et retourne son analyse, que l’agent de contenu peut intégrer à son rapport. Ce fonctionnement reflète le travail en équipe chez l’humain : chacun passe la main à la personne compétente lorsque nécessaire. Strands prend en charge ces schémas grâce à la fonctionnalité « agent comme outil », où un agent peut être utilisé comme outil par un autre agent. Cela permet de créer des systèmes hiérarchiques puissants où des agents de haut niveau coordonnent des agents spécialisés. Vous pouvez aussi implémenter des schémas « swarm » où plusieurs agents travaillent en parallèle sur différents aspects d’un problème, puis agrègent leurs résultats. Ces schémas avancés rendent possible la construction de systèmes d’une complexité arbitraire, du simple duo d’agents à un vaste réseau de dizaines d’agents spécialisés œuvrant ensemble vers un objectif commun.
L’intégration de Strands avec les services AWS est un atout majeur pour les organisations investies dans cet écosystème. Vous pouvez créer des outils qui interagissent avec S3 pour le stockage, DynamoDB pour les bases de données, Lambda pour le serverless, et bien d’autres services. Vos agents peuvent ainsi non seulement collecter et analyser des informations, mais aussi agir dans votre infrastructure AWS. Par exemple, un agent peut générer un rapport et l’enregistrer automatiquement sur S3, ou interroger DynamoDB pour enrichir son analyse. Au-delà d’AWS, Strands permet d’intégrer pratiquement n’importe quelle API externe via des outils personnalisés : appels REST, webhooks, services tiers, intégration à vos propres systèmes métiers, etc. Cette extensibilité fait de Strands le système nerveux central de votre infrastructure d’automatisation, coordonnant les activités sur l’ensemble de votre stack technologique. La combinaison intégration AWS + support API externe rend Strands adapté à des systèmes d’entreprise devant interagir avec des environnements hétérogènes complexes.
Si Strands simplifie le développement, déployer des agents en production demande de prendre en compte plusieurs facteurs. D’abord, réfléchissez à l’hébergement de vos agents : Strands fonctionne partout où Python fonctionne — sur votre machine locale pour le développement, sur EC2 pour un déploiement serveur classique, sur Lambda pour du serverless, sur EKS pour Kubernetes, ou sur toute autre plateforme. Chaque option implique des considérations de scalabilité, coût et gestion différentes. Pensez aussi au déclenchement de vos agents : exécutions planifiées, déclenchement par API, réactions à des événements… Strands s’intègre à divers mécanismes de déclenchement, mais il faut concevoir cela selon vos besoins. La sécurité est cruciale : vos agents accèderont à des identifiants, clés API et données sensibles ; gérez-les par variables d’environnement ou AWS Secrets Manager, jamais en dur. Mettez en place logs et monitoring pour suivre l’activité des agents et identifier rapidement les problèmes. La gestion des erreurs est essentielle : les agents doivent gérer proprement les échecs, relancer si nécessaire et vous alerter en cas d’incident. Enfin, appliquez des limites de fréquence et contrôlez les coûts pour éviter une explosion de dépenses liées aux appels API ou aux inférences.
Bien que Strands soit puissant et élégant, il est utile de le comparer à d’autres frameworks populaires comme CrewAI ou LangGraph. CrewAI mise sur l’orchestration d’équipes d’agents, en mettant l’accent sur la définition des rôles et hiérarchies. Il offre plus de structure pour les systèmes complexes, au prix d’une complexité accrue. LangGraph, basé sur LangChain, propose une approche par graphes pour l’orchestration, permettant de définir explicitement des machines à états et workflows. Cela donne plus de contrôle, mais demande plus de travail de conception en amont. Strands adopte une démarche différente : il fait confiance au modèle pour raisonner et planifier, nécessitant moins de définition de workflow explicite. Cela rend Strands plus rapide à mettre en œuvre, mais potentiellement moins adapté si vous cherchez un comportement très déterministe. Bonne nouvelle : ces frameworks ne sont pas incompatibles. Strands peut fonctionner avec CrewAI ou LangGraph, à vous de choisir l’outil adapté à chaque besoin. Pour du développement rapide et des systèmes qui bénéficient du raisonnement piloté par le modèle, Strands excelle. Pour un contrôle fin des workflows, LangGraph est préférable. Pour des équipes d’agents à la hiérarchie claire, CrewAI est le bon choix. Comprendre les points forts et limites de chaque framework vous aidera à faire les bons choix architecturaux selon vos cas d’usage.
Construire des systèmes multi-agents efficaces demande plus que la maîtrise du framework technique : cela requiert une conception réfléchie. Premièrement, définissez clairement le rôle et l’expertise de chaque agent : de quoi est-il responsable ? Quels outils lui sont nécessaires ? Sur quoi doit-il se concentrer ? Cette clarté facilite l’efficacité et le débogage. Deuxièmement, rédigez des prompts clairs et précis : c’est votre canal de communication avec l’agent, donc investissez du temps pour le rendre complet et explicite (rôle, objectifs, exclusions, format des réponses…). Troisièmement, donnez aux agents les bons outils : trop d’outils et l’agent s’y perd ; trop peu et il n’avance pas. Réfléchissez vraiment à ce dont chaque agent a besoin. Quatrièmement, testez chaque agent individuellement avant de les intégrer dans un système : assurez-vous qu’ils fonctionnent isolément avant de les coordonner. Cinquièmement, mettez en place une gestion robuste des erreurs et des logs : il faut comprendre ce qui se passe en cas de souci. Sixièmement, commencez simple et ajoutez de la complexité progressivement : bâtissez d’abord un système à deux agents avant de viser dix. Septièmement, surveillez le comportement des agents en production : suivez ce qu’ils font, combien de temps ils prennent, quels problèmes ils rencontrent, et s’ils atteignent leurs objectifs. Ces données sont inestimables pour l’optimisation et le débogage.
Le domaine des systèmes IA multi-agents évolue très vite, et Strands est à l’avant-garde de cette évolution. À mesure que les modèles de langage progressent, les agents deviendront plus performants, fiables et autonomes. L’adoption des systèmes multi-agents va s’accélérer dans tous les secteurs, les organisations comprenant les avantages d’agents spécialisés et coordonnés sur un modèle monolithique. L’intégration des agents dans les processus métiers ira plus loin, les agents n’analysant plus seulement l’information mais prenant aussi des décisions et agissant dans les systèmes métiers. On verra émerger des schémas de communication agent-agent sophistiqués : négociation, collaboration, compétition… Les outils à la disposition des agents vont exploser avec l’ouverture des API et la généralisation de MCP. Les agents apprendront de l’expérience, adaptant leur comportement aux résultats. Ils pourront expliquer leur raisonnement, gagnant en fiabilité et facilitant le débogage. Le croisement entre modèles de plus en plus puissants, frameworks comme Strands et adoption croissante créera un futur où les systèmes multi-agents seront aussi courants que les applications web aujourd’hui. Les organisations qui maîtrisent dès maintenant le développement de systèmes multi-agents prendront une longueur d’avance lorsque cette technologie deviendra la norme.
Si Strands fournit le framework pour construire et exécuter vos systèmes multi-agents, FlowHunt complète cette approche en apportant l’automatisation et l’orchestration des workflows. FlowHunt peut gérer la planification et le déclenchement des agents, s’assurant qu’ils s’exécutent au bon moment et selon les bons événements. FlowHunt gère les flux de données entre agents, transforme les sorties d’un agent en entrées pour un autre. FlowHunt offre de la visibilité sur les performances (temps d’exécution, taux de succès, ressources utilisées…). Il gère la gestion des erreurs et des relances, garantissant que les échecs temporaires n’interrompent pas le workflow. FlowHunt s’intègre à vos systèmes métiers existants, déclenchant des agents sur des événements métiers et réinjectant leurs résultats dans vos outils. Ensemble, Strands et FlowHunt forment une combinaison puissante : Strands gère le raisonnement intelligent et la prise de décision, FlowHunt l’orchestration, la planification et l’intégration aux processus métiers. Cette synergie permet de bâtir des systèmes d’automatisation intelligente de bout en bout, puissants et maintenables.
Les systèmes d’IA multi-agents représentent une transformation fondamentale de notre approche de l’automatisation et de l’intelligence en entreprise. Plutôt que de s’appuyer sur un modèle unique pour tout faire, il est désormais possible de constituer des équipes d’agents spécialisés collaborant pour résoudre des problèmes complexes avec sophistication et efficacité. Strands, le framework open-source d’AWS, rend cette construction accessible à tout développeur, tout en conservant la flexibilité et la puissance requises pour la production. Son approche agnostique des modèles, son API simple et son support des outils personnalisés et des intégrations en font un excellent choix pour les organisations souhaitant tirer parti de la puissance des systèmes multi-agents. Que vous construisiez des systèmes de business intelligence, que vous automatisiez des workflows opérationnels ou que vous créiez de nouveaux assistants de recherche, les schémas et techniques présentés dans ce guide forment une base solide pour réussir. Commencez avec des agents simples, puis évoluez vers des systèmes multi-agents plus complexes. Investissez dans la clarté des rôles et l’efficacité des prompts. Testez rigoureusement avant le déploiement en production. Surveillez et optimisez selon les retours réels. En prenant en main les systèmes multi-agents, vous découvrirez de nouvelles possibilités qui transformeront la façon dont votre organisation fonctionne. L’avenir de l’IA ne consiste pas à construire des modèles toujours plus gros et plus puissants, mais à constituer des équipes d’agents intelligents et spécialisés, capables ensemble d’accomplir ce qu’aucun agent isolé ne pourrait réaliser.
Strands est un SDK open-source, agnostique des modèles, développé par AWS qui simplifie le développement d'agents en exploitant les capacités modernes des LLM pour le raisonnement et l’utilisation d’outils. Contrairement aux frameworks d’orchestration complexes, Strands adopte une approche pilotée par le modèle où les agents sont définis avec seulement trois composants : un modèle, des outils et un prompt. Il prend en charge tout fournisseur de LLM, y compris Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic et des modèles locaux, et s’intègre parfaitement à d’autres frameworks comme CrewAI et LangGraph.
Pour démarrer avec Strands, créez un fichier requirements.txt avec les dépendances nécessaires, configurez un fichier .env avec vos identifiants AWS (ou ceux d’un autre fournisseur LLM), puis créez votre fichier Python principal. Vous devrez configurer les permissions IAM pour Bedrock dans votre compte AWS, générer les clés d’accès, puis instancier un agent avec un modèle, des outils et un prompt en quelques lignes de code seulement.
Oui, Strands est entièrement agnostique des modèles. Vous pouvez utiliser des modèles d’Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, Llama de Meta via Llama API, Ollama pour le développement local, et de nombreux autres fournisseurs via LiteLLM. Vous pouvez passer d’un fournisseur à l’autre sans modifier le code de base de votre agent, ce qui le rend flexible pour divers cas d’usage et préférences.
Les systèmes multi-agents vous permettent de décomposer des tâches complexes en rôles spécialisés, chacun disposant d’une expertise et d’outils spécifiques. Cette approche favorise le traitement en parallèle, une meilleure gestion des erreurs, une précision accrue grâce à la diversité des points de vue, et un code plus facile à maintenir. Pour la business intelligence, des agents spécialisés peuvent simultanément collecter des actualités, analyser le sentiment, étudier la concurrence et synthétiser les résultats en rapports exploitables.
FlowHunt propose des capacités d’automatisation de workflow qui complètent les systèmes multi-agents en orchestrant des processus complexes, en gérant le flux de données entre agents, en assurant la planification et le suivi, et en donnant de la visibilité sur les performances des agents. Ensemble, FlowHunt et les frameworks multi-agents comme Strands créent des systèmes d’automatisation intelligents de bout en bout capables de gérer des processus métier sophistiqués.
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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