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Construire des agents IA systématiques avec des LLM open source

Plan pratique pour concevoir des agents fiables avec Llama, Mistral et exécution d’outils typés.

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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Nous aidons les équipes à livrer des systèmes d’agents fiables avec une évaluation et une sécurité solides.

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