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Flux de travail

Conseil / Astuce

Avant d’atteindre les flux de travail, nous vous recommandons d’essayer d’abord des modèles plus simples pour voir s’ils répondent à vos besoins. Ils sont plus faciles à configurer et à déboguer. Les flux de travail sont les plus utiles lorsque vous avez besoin d’un ordre d’exécution garanti qu’un seul agent ne peut pas fournir de manière fiable.

Jusqu’à présent, le cheminement a couvert des méthodes de plus en plus puissantes pour bâtir avec des agents. Vous avez vu comment un seul agent peut utiliser des outils, des compétences de charge, exécuter via un intergiciel et tirer parti du contexte enrichi. Vous avez composé des agents en utilisant un agent comme outil pour un autre et vous les avez connectés entre les limites de service avec A2A.

Tous ces modèles partagent une caractéristique commune : le LLM décide ce qui se passe ensuite. Le modèle choisit l’outil à appeler, s’il faut déléguer et quand arrêter. C’est puissant pour les tâches ouvertes où le bon chemin dépend de la conversation, mais c’est une responsabilité quand le processus lui-même a des règles.

Envisagez des scénarios tels que ceux-ci :

  • Pipeline de révision de documents dans lequel un brouillon doit être écrit, examiné, révisé et approuvé ; dans cet ordre, chaque fois.
  • Flux d’intégration du client qui collecte des informations, exécute une vérification de conformité, approvisionne des comptes et envoie un e-mail de bienvenue ( quelques étapes en parallèle, certaines contrôlées par l’approbation humaine).
  • Un flux de travail d’analyse qui collecte des données à partir de plusieurs sources, fusionne les résultats et génère un rapport , où une défaillance à mi-chemin doit reprendre à partir du dernier point de contrôle, et ne pas recommencer.

Dans chaque cas, la structure du processus est connue à l’avance. Les étapes, leur classement, les points de décision — ce ne sont pas les éléments que vous voulez que le modèle détermine au moment de l’exécution. Vous souhaitez définir le graphique explicitement et laisser les agents (ou toute autre logique) s’exécuter dans celui-ci.

C’est ce que fournissent les flux de travail .

Le spectre de l’intelligence

Les applications d’agent n’ont pas besoin d’être entièrement autonomes ou entièrement basées sur des règles : il existe un spectre entre les deux, et les flux de travail vous permettent de choisir où atterrir.

Fully intelligent                                              Fully deterministic
(model decides everything)                                     (code decides everything)
◄──────────────────────────────────────────────────────────────►
│                         │                         │
│  Single agent with      │  Workflow with agent    │  Workflow with only
│  tools — the model      │  executors — the graph  │  deterministic executors
│  picks every step       │  controls the process,  │  — no LLM involved,
│                         │  agents handle the      │  pure business logic
│                         │  reasoning-heavy steps  │

À l'extrémité gauche, un seul agent avec des outils qui gère tout : le modèle décide quoi faire, quand déléguer et quand arrêter. Il s’agit de l’approche la plus souple, mais aussi du moins prévisible. À l'extrémité droite, un flux de travail avec des exécuteurs déterministes purs est essentiellement un pipeline traditionnel, entièrement prévisible, mais sans aucun raisonnement IA.

La plupart des applications réelles vivent quelque part au milieu. Un flux de travail définit la structure , quelles étapes s’exécutent, dans quel ordre, avec quelles portes — tandis que les exécuteurs individuels au sein de ce flux de travail utilisent des agents pour les étapes qui bénéficient du raisonnement LLM. Vous bénéficiez de la prévisibilité d’un processus explicite alliée à l’intelligence de l’IA là où cela compte.

L’insight clé est que vous contrôlez le cadran. Pour chaque étape de votre processus, vous décidez :

  • Le modèle doit-il déterminer ce qu’il faut faire ? → Utiliser un exécuteur d’agent.
  • Le code doit-il déterminer le résultat ? → Utiliser un exécuteur déterministe avec une logique métier normale.
  • Un humain doit-il faire l’appel ? → Utiliser une porte humaine-en-boucle.

Il s’agit de la véritable puissance des flux de travail : ne pas remplacer les agents, mais vous donne un contrôle explicite sur la quantité d’intelligence dans chaque partie de votre application.

Choix du modèle approprié

Les modèles antérieurs dans ce parcours et les flux de travail ne sont pas des approches concurrentes , ce sont des points différents sur le spectre. La question clé est : qui doit décider de ce qui se passe ensuite ?

Question Si la réponse est « le modèle » Si la réponse est « le développeur »
Quelle sous-tâche traiter ensuite ? Agents en tant qu’outils : l’agent externe achemine dynamiquement Flux de travail : le graphique définit le chemin d’accès
S’il faut impliquer un autre agent ? Agents en tant qu’outils : délégation pilotée par le modèle Agents dans les flux de travail — le graphique connecte les agents ensemble
Quand demander à un humain ? Approbation de l’outil : réactive, par outil Human-in-the-loop — portes explicites aux points définis
Comment gérer une défaillance partielle ? Logique de nouvelle tentative dans les implémentations d’outils Points de contrôle — reprendre à partir du dernier état enregistré

En pratique, la plupart des systèmes de production combinent les deux. Un flux de travail définit le processus de haut niveau et les exécuteurs individuels au sein de ce flux de travail utilisent des agents pour les étapes qui tirent parti du raisonnement LLM. La page des agents dans les flux de travail montre exactement comment procéder.

Modèles d’orchestration intégrés

Pour les scénarios de coordination multi-agent courants, Agent Framework fournit des modèles d’orchestration intégrés : modèles de flux de travail prédéfinis que vous pouvez utiliser directement ou personnaliser :

Modèle Quand l′utiliser ?
Séquentiel Les agents s’exécutent l’un après l’autre dans un ordre défini : chacun s’appuie sur la sortie de l’agent précédent
Concurrent Les agents s’exécutent en parallèle : utiles lorsque les tâches sont indépendantes et que vous souhaitez réduire la latence
Handoff Les agents transfèrent le contrôle les uns aux autres en fonction du contexte : bon pour le routage vers des spécialistes
Conversation de groupe Les agents collaborent dans une conversation partagée, utile pour le débat, la révision ou le remue-méninges.
Magentic Un agent de gestionnaire coordonne dynamiquement les agents spécialisés : équilibre la structure avec flexibilité

Ces orchestrations prennent en charge la gestion de la coordination des agents, vous permettant ainsi de vous concentrer sur les agents eux-mêmes.

Flux de travail en tant qu’agents

L’un des modèles de composition les plus puissants consiste à encapsuler un flux de travail afin qu’il ressemble à un agent normal. Les flux de travail en tant qu'agents vous permettent de prendre un flux de travail complexe à plusieurs étapes et de le rendre accessible via l’interface standard de l’agent. D’autres agents peuvent l’appeler en tant qu’outil, les clients A2A peuvent l’appeler via HTTP, et les consommateurs n’ont pas besoin de savoir qu’ils parlent à un flux de travail du tout.

Récapitulatif du parcours

Vous avez maintenant vu le spectre complet des modèles de développement d’agents :

Modèle Idéal pour
Principes fondamentaux de LLM Comprendre la base
Des LLMs aux agents Abstraction de l’agent
Ajout d’outils Agents qui agissent sur des systèmes externes
Ajout de compétences Comportements d’agent réutilisables et modulaires
Ajout d’un intergiciel Préoccupations transversales et barrières de sécurité.
Fournisseurs de contexte Mémoire, personnalisation et RAG
Agents en tant qu’outils Composition et délégation d'agents simples
Agent-à-agent (A2A) Communication entre les agents interservices
Flux de travail Orchestration complexe à plusieurs étapes avec contrôle explicite

Chaque modèle ajoute des fonctionnalités et une complexité. Les meilleurs systèmes d’agent utilisent le modèle le plus simple qui répond à leurs exigences et atteignent des modèles plus puissants uniquement lorsque le scénario le demande.

Étapes suivantes

Aller plus loin :

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