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Construction systématique d’agents IA avec des LLM open source

Un plan concret pour concevoir des agents fiables avec Llama, Mistral et une exécution structurée des outils.

Architecture cœur

  • Planificateur : décompose l’objectif en étapes actionnables
  • Exécutant : appelle des outils/API typés et valide les sorties
  • Mémoire : vecteur + KV pour court/long terme
  • Superviseur : évalue les résultats, relance, escalade

Pratiques d’ingénierie

  • Outils schema-first avec validation stricte
  • Relances déterministes et boucles bornées
  • Versionnage des prompts et suivi des changements
  • Télémétrie : traces, métriques et logs structurés

Choix LLM open source

  • Llama : bonnes performances générales et tooling
  • Mistral/Mixtral : inférence efficace, bon raisonnement
  • Qwen : atouts multilingues
  • Hébergement local : vLLM, TGI, Ollama

Évaluation & sécurité

  • Taux de réussite et score de qualité
  • Analyse des erreurs d’outils et récupération
  • Politiques de sécurité et red-teaming
  • Budgets de coût et latence

Checklist de déploiement

  • Identifiants sécurisés et outils en sandbox
  • Limites de débit par agent et tenant
  • Intégration observabilité (OpenTelemetry)
  • Stratégie de déploiement et canary

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