Orchestration séquentielle
Le modèle d’orchestration séquentielle chaîne les agents IA dans un ordre linéaire prédéfini. Chaque agent traite la sortie de l’agent précédent dans la séquence, ce qui crée un pipeline de transformations spécialisées. Le choix de l’agent appelé suivant est défini de façon déterministe dans le cadre du flux de travail. Ce choix n’est pas délégué aux agents dans le processus.
Un exemple d’orchestration séquentielle peut être le processus de gestion des documents d’un cabinet juridique. Le cabinet juridique doit avoir une séquence exécutée lors de la génération de contrats. Cela peut être abordé en ayant une application intelligente utilisant un pipeline de quatre agents spécialisés où chaque agent fonctionne avec la sortie complète de l’étape précédente.
- L’agent de sélection de modèle reçoit des spécifications clientes, telles que le type de contrat, la compétence et les parties impliquées, et sélectionne le modèle de base approprié dans la bibliothèque du cabinet.
- L’agent de personnalisation de clause prend le modèle sélectionné et modifie les clauses standard en fonction des conditions commerciales négociées, y compris les délais de paiement et les limitations de responsabilité.
- L’agent de conformité réglementaire examine le contrat personnalisé par rapport aux lois applicables et aux réglementations spécifiques au secteur.
- L’agent d’évaluation des risques effectue une analyse complète du contrat complet. Il évalue l’exposition à la responsabilité et les mécanismes de résolution des différends tout en fournissant des évaluations des risques et des recommandations linguistiques de protection.
Vous devez envisager d’implémenter le modèle d’orchestration séquentielle dans les scénarios suivants :
- Processus en plusieurs étapes qui ont des dépendances linéaires claires et une progression de flux de travail prévisible
- Pipelines de transformation de données, où chaque étape ajoute une valeur spécifique dont dépend la phase suivante
- Étapes de flux de travail qui ne peuvent pas être parallélisées
- Exigences d’affinement progressive, telles que brouillon, révision, flux de travail polonais
- Systèmes où vous comprenez les caractéristiques de disponibilité et de performances de chaque agent IA dans le pipeline, et où les défaillances ou les retards dans le traitement d’un agent IA sont tolérables pour que la tâche globale soit accomplie
Vous devez éviter le modèle d’orchestration séquentiel dans les scénarios suivants :
- Les étapes sont gênéement parallèles. Vous pouvez les paralléliser sans compromettre la qualité ou créer une contention d’état partagé
- Processus qui incluent seulement quelques étapes qu’un seul agent IA peut accomplir efficacement
- Les étapes précoces peuvent échouer ou produire une sortie de faible qualité, et il n’existe aucun moyen raisonnable d’empêcher le traitement des étapes ultérieures à l’aide d’une sortie d’erreur cumulée
- Les agents IA doivent collaborer plutôt que de remettre le travail
- Le flux de travail nécessite un retour arrière ou une itération
- Vous avez besoin d’un routage dynamique basé sur les résultats intermédiaires