Définir les rôles avant de choisir les outils
Un workflow multi-agent commence par des responsabilités. Un agent peut préparer une proposition, un autre la relire selon des critères explicites, puis une étape déterministe peut mettre le résultat au format attendu.
Multiplier les agents peut aussi multiplier le temps d’exécution, les coûts et les contradictions. Pour chaque rôle, demandez-vous quelle information ou quel contrôle supplémentaire il apporte.
Rendre le passage de relais explicite
Les sorties d’un agent deviennent les entrées du suivant. Précisez le format, les sources et les critères attendus. Une conclusion sans le contexte nécessaire sera difficile à vérifier, même par un autre agent.
Dans le graphe, donnez un nom à chaque flux : brief, proposition, remarques, livrable. Un port nommé explique plus qu’une connexion dont on ne découvre le contenu qu’après exécution.
Conserver les bonnes tâches pour Python
Les règles stables n’exigent pas toujours un modèle. Un script peut valider un schéma, contrôler un nom de fichier ou refuser un résultat incomplet. Ce sont des points de contrôle utiles entre deux étapes IA.
Gardez une intervention humaine lorsque le résultat engage une décision importante. Une seconde réponse de modèle n’est pas une garantie de justesse : définissez aussi les éléments qu’une personne devra examiner.
Comparer avec un workflow plus simple
Évaluez le résultat sur les mêmes exemples avant et après l’ajout d’un agent. Regardez la qualité du livrable, le temps et le coût. Conservez l’étape si elle améliore le résultat selon vos critères.
Bloxmith permet d’associer différents agents et outils dans le même blueprint. L’intérêt de cette composition tient à la complémentarité des rôles et à la possibilité de comprendre leurs échanges.
À votre tour de construire.
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