Concevoir des agents IA séquentiels : guide pour une automatisation prévisible et évolutive

Concevoir des agents IA séquentiels

Dans le paysage en évolution rapide de l’intelligence artificielle, un nouveau paradigme architectural gagne en importance : l’agent IA séquentiel. Cette approche, qui consiste à enchaîner des agents IA spécialisés selon un ordre prédéfini, offre un moyen puissant de construire des systèmes d’IA prévisibles, évolutifs et faciles à maintenir. En décomposant des tâches complexes en une série d’étapes gérables, chacune prise en charge par un agent dédié, les développeurs peuvent créer des flux de travail robustes qui produisent des résultats de haute qualité avec une fiabilité accrue.

Ce billet de blog propose un guide complet pour la conception d’agents IA séquentiels. Nous explorerons les concepts fondamentaux qui sous-tendent ce modèle architectural, examinerons diverses stratégies d’implémentation à l’aide de frameworks populaires et partagerons les meilleures pratiques pour concevoir, tester et déployer ces systèmes en production. Que vous soyez un développeur d’IA expérimenté ou que vous débutiez votre parcours, ce guide vous fournira les connaissances et les outils nécessaires pour exploiter la puissance des agents IA séquentiels dans vos propres projets.

L’essence des agents séquentiels : prévisibilité et spécialisation

Au cœur du modèle d’agent IA séquentiel se trouve la création d’un flux de travail prévisible et structuré. Il s’inspire de l’architecture classique des « tubes et filtres » (pipes and filters) en génie logiciel, où les données circulent à travers une série de composants, chacun effectuant une transformation spécifique. Dans le contexte de l’IA, ces composants sont des agents spécialisés, chacun ayant un rôle clairement défini et un ensemble précis de capacités.

Cette approche s’oppose aux systèmes monolithiques à agent unique, qui peuvent devenir difficiles à manier et à gérer à mesure que la complexité des tâches augmente. En décomposant un problème de grande envergure en sous-tâches plus petites et plus gérables, les agents séquentiels offrent plusieurs avantages clés :

Cette approche modulaire et spécialisée améliore non seulement la fiabilité des systèmes d’IA, mais les rend également plus transparents et plus faciles à comprendre. En observant la sortie de chaque agent dans la séquence, les développeurs peuvent obtenir des informations précieuses sur le processus de prise de décision du système et identifier des axes d’amélioration.

Architecture et implémentation : trois frameworks à la loupe

Bien que le concept d’agents séquentiels soit simple, son implémentation peut varier considérablement selon le framework choisi. Pour illustrer cela, nous allons explorer comment construire un pipeline simple de génération de code en utilisant trois frameworks populaires : LangGraph, l’Agent Development Kit (ADK) de Google et CrewAI. Notre pipeline sera composé de trois agents :

Agent Rédacteur de code : génère le code Python initial à partir de la requête de l’utilisateur.
Agent Réviseur de code : examine le code généré pour détecter les erreurs et propose des améliorations.
Agent Refactoriseur de code : refactorise le code en s’appuyant sur les retours du réviseur.

LangGraph : l’approche composable

LangGraph, une bibliothèque de LangChain, propose une manière flexible et composable de construire des flux de travail agentiques. Elle s’appuie sur une approche basée sur l’état, où chaque agent est un nœud d’un graphe qui modifie un objet d’état partagé. Cela facilite la création de systèmes multi-agents complexes avec un flux de données clair.

Voici un exemple simplifié d’implémentation de notre pipeline de code avec LangGraph :

from typing import TypedDict, List
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.graph import StateGraph, START, END

# Define a more detailed state to pass between agents
class CodeGenerationState(TypedDict):
    user_request: str
    generated_code: str
    review_comments: str
    refactored_code: str

# Initialize the language model
llm = ChatOpenAI(model="gemini-2.5-flash")

# Code Writer Agent: Generates the initial code.
def run_code_writer(state: CodeGenerationState) -> CodeGenerationState:
    prompt = f"You are a senior Python developer. Based on the user's request, write the initial Python code. Request: {state["user_request"]}"
    response = llm.invoke(prompt)
    return {"generated_code": response.content}

# Code Reviewer Agent: Reviews the code from the writer.
def run_code_reviewer(state: CodeGenerationState) -> CodeGenerationState:
    prompt = f"You are a code reviewer. Review the following Python code and provide constructive feedback on errors, style, and improvements. Code: {state["generated_code"]}"
    response = llm.invoke(prompt)
    return {"review_comments": response.content}

# Code Refactorer Agent: Refactors the code based on the review.
def run_code_refactorer(state: CodeGenerationState) -> CodeGenerationState:
    prompt = f"You are a code refactorer. Take the original code and the review comments, then refactor the code to address the feedback. Original Code: {state["generated_code"]}nReview Comments: {state["review_comments"]}"
    response = llm.invoke(prompt)
    return {"refactored_code": response.content}

# Build the graph
graph = StateGraph(CodeGenerationState)
graph.add_node("writer", run_code_writer)
graph.add_node("reviewer", run_code_reviewer)
graph.add_node("refactorer", run_code_refactorer)

# Connect the nodes in a sequence
graph.add_edge(START, "writer")
graph.add_edge("writer", "reviewer")
graph.add_edge("reviewer", "refactorer")
graph.add_edge("refactorer", END)

# Compile the graph into a runnable application
app = graph.compile()

Dans cet exemple, chaque agent est un nœud du StateGraph, et les arêtes définissent l’enchaînement séquentiel du flux de travail. L’objet AgentState est transmis d’un agent à l’autre, leur permettant de partager des informations et de s’appuyer sur le travail des autres.

Agent Development Kit (ADK) de Google : l’approche programmatique

L’ADK de Google offre une manière plus programmatique et structurée de construire des agents séquentiels. Il fournit une classe SequentialAgent qui orchestre une liste de sous-agents dans un ordre prédéfini. Cette approche est particulièrement adaptée aux environnements de production où la fiabilité et le contrôle explicite sont primordiaux.

Voici comment notre pipeline de code peut être implémenté avec l’ADK :

from google.adk.agents.sequential_agent import SequentialAgent
from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent

# Code Writer Agent: Writes the initial Python code.
code_writer_agent = LlmAgent(
    name="CodeWriterAgent",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="""You are a senior Python developer.
    Based on the user's request, write the initial Python code.
    Output *only* the raw code block.""",
    output_key="generated_code"
)

# Code Reviewer Agent: Reviews the code and provides feedback.
code_reviewer_agent = LlmAgent(
    name="CodeReviewerAgent",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="""You are a code reviewer.
    Review the Python code provided in the session state under the key 'generated_code'.
    Provide constructive feedback on potential errors, style issues, or improvements.""",
    output_key="review_comments"
)

# Code Refactorer Agent: Refactors the code based on review comments.
code_refactorer_agent = LlmAgent(
    name="CodeRefactorerAgent",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="""You are a code refactorer.
    Take the original Python code from 'generated_code' and the review comments from 'review_comments'.
    Refactor the original code to address the feedback and improve its quality.""",
    output_key="refactored_code"
)

# Create the sequential agent that orchestrates the pipeline
code_pipeline_agent = SequentialAgent(
    name="CodePipelineAgent",
    sub_agents=[code_writer_agent, code_reviewer_agent, code_refactorer_agent]
)

Le SequentialAgent de l’ADK gère l’orchestration automatiquement, en exécutant chaque sous-agent dans l’ordre où il est fourni dans la liste. Il gère également l’état, en transmettant l’InvocationContext d’un agent à l’autre, ce qui leur permet de partager des données via un mécanisme d’état partagé.

CrewAI : l’approche déclarative

CrewAI propose une API déclarative de haut niveau pour la construction de systèmes multi-agents. Elle met l’accent sur un processus de développement plus intuitif et lisible, avec une séparation claire des responsabilités entre les agents, les tâches et les processus. [4]

Voici l’implémentation de notre pipeline de code avec CrewAI :

from crewai import Crew, Process, Agent, Task

# Code Writer Agent: A senior developer who writes the initial code.
code_writer = Agent(
  role='Senior Python Developer',
  goal='Write clean, efficient, and functional Python code based on user specifications.',
  backstory='You are a seasoned Python developer with over 10 years of experience, specializing in writing robust and scalable code.',
  llm='gemini-2.5-flash'
)

# Code Reviewer Agent: A detail-oriented reviewer who checks for quality.
code_reviewer = Agent(
  role='Code Reviewer',
  goal='Thoroughly review Python code for bugs, style issues, and potential improvements.',
  backstory='You are a meticulous code reviewer with a keen eye for detail, ensuring all code meets the highest standards of quality and follows PEP 8 conventions.',
  llm='gemini-2.5-flash'
)

# Code Refactorer Agent: An optimization expert who improves the code.
code_refactorer = Agent(
  role='Code Refactorer',
  goal='Refactor Python code to implement reviewer suggestions and optimize for performance and readability.',
  backstory='You are an optimization expert who excels at transforming code to be more efficient, maintainable, and elegant.',
  llm='gemini-2.5-flash'
)

# Task for the Code Writer Agent
writing_task = Task(
  description='Write a Python function that implements: {user_request}.',
  agent=code_writer,
  expected_output='A single Python code block containing the complete function.'
)

# Task for the Code Reviewer Agent, which depends on the writer's output
review_task = Task(
  description='Review the code for bugs, style issues, and areas for improvement.',
  agent=code_reviewer,
  expected_output='A list of constructive comments and suggestions for the code.',
  context=[writing_task]
)

# Task for the Code Refactorer Agent, which depends on the previous tasks
refactor_task = Task(
  description='Refactor the code based on the provided review feedback.',
  agent=code_refactorer,
  expected_output='The final, refactored Python code block that incorporates all feedback.',
  context=[writing_task, review_task]
)

# Form the crew with a sequential process
code_crew = Crew(
  agents=[code_writer, code_reviewer, code_refactorer],
  tasks=[writing_task, review_task, refactor_task],
  process=Process.sequential
)

# Execute the crew with a sample request
result = code_crew.kickoff(inputs={"user_request": "Create a function to calculate the nth Fibonacci number recursively"})

Avec CrewAI, vous définissez les agents et leurs tâches correspondantes séparément, puis vous les assemblez au sein d’un Crew. En définissant le process sur Process.sequential, vous indiquez à l’équipe d’exécuter les tâches dans l’ordre indiqué. CrewAI gère implicitement l’état, permettant aux tâches d’accéder aux sorties des tâches précédentes de manière contextuelle.

Bonnes pratiques et patrons de conception

La construction de systèmes d’agents séquentiels robustes et efficaces ne se limite pas au choix du bon framework. Elle implique également de respecter un ensemble de bonnes pratiques et de comprendre le panorama plus large des patrons de conception agentiques. Cette section fournit des conseils pratiques pour concevoir, construire et déployer des agents séquentiels en production.

Principes fondamentaux pour réussir

D’après les enseignements de leaders du secteur tels qu’Anthropic et Google, plusieurs principes fondamentaux se sont dégagés pour la construction de systèmes agentiques performants :

Commencez simple : démarrez avec la solution la plus simple possible et n’ajoutez de la complexité que lorsque cela est nécessaire. Souvent, un prompt bien conçu ou un flux de travail simple est plus efficace qu’un système multi-agent complexe.
Adoptez la composabilité : construisez votre système à partir de petits composants réutilisables qui peuvent être facilement combinés et reconfigurés. Cette approche modulaire rend votre système plus flexible et plus facile à maintenir.
Privilégiez la prévisibilité : pour de nombreux cas d’usage en production, la prévisibilité et la fiabilité sont plus importantes qu’une autonomie totale. Les flux de travail séquentiels, par leur nature déterministe, sont souvent le choix privilégié pour cette raison.

Patrons de conception clés pour les agents séquentiels

Bien que le patron séquentiel soit puissant en lui-même, il peut être combiné avec d’autres patrons de conception pour créer des systèmes encore plus sophistiqués et robustes. Voici quelques-uns des patrons les plus pertinents à considérer :

En combinant ces patrons de manière réfléchie, vous pouvez créer des systèmes d’agents séquentiels qui sont non seulement prévisibles et évolutifs, mais aussi adaptatifs, robustes et sûrs.

Recommandations pratiques pour l’implémentation

Voici quelques recommandations pratiques à garder à l’esprit lors de la construction de vos systèmes d’agents séquentiels :

Définissez une spécialisation claire des agents : chaque agent de votre pipeline doit avoir un rôle clair et bien défini. Cela facilite la conception, le test et le débogage de votre système.
Établissez un flux de données explicite : les dépendances de données entre vos agents doivent être explicites et bien définies. Cela aidera à prévenir les erreurs inattendues et rendra votre système plus facile à comprendre.
Mettez en place une gestion d’erreurs robuste : les défaillances sont inévitables dans tout système complexe. Veillez à inclure des mécanismes pour gérer les pannes à chaque étape de votre pipeline, tels que des nouvelles tentatives, des solutions de repli et des notifications.
Testez chaque agent individuellement : avant d’assembler votre pipeline, assurez-vous de tester chaque agent individuellement pour vérifier qu’il fonctionne comme prévu.
Surveillez votre système en production : une fois votre système déployé, veillez à surveiller ses performances afin d’identifier d’éventuels problèmes et de vous assurer qu’il répond à vos attentes.

Conclusion : l’avenir est séquentiel

Les agents IA séquentiels représentent une avancée significative dans le développement de systèmes d’IA fiables et évolutifs. En adoptant une approche modulaire, prévisible et spécialisée, les développeurs peuvent construire des flux de travail robustes, plus faciles à concevoir, à tester et à maintenir. Si l’attrait des agents généralistes entièrement autonomes est fort, la réalité pratique est que, pour de nombreuses applications du monde réel, la nature structurée et déterministe des agents séquentiels offre une voie plus pragmatique et plus efficace vers le succès.

À mesure que le domaine de l’IA continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir apparaître des outils et des frameworks encore plus sophistiqués pour la construction de systèmes séquentiels et d’autres systèmes multi-agents. Cependant, les principes fondamentaux de modularité, de spécialisation et de prévisibilité resteront aussi importants que jamais. En maîtrisant ces principes et en appliquant judicieusement les patrons de conception et les bonnes pratiques exposés dans ce guide, vous serez bien équipé pour construire la prochaine génération d’applications d’IA intelligentes et fiables.