Qu'est-ce qu'un agent d'IA ?

Les agents d'IA évoluent pour automatiser des tâches en utilisant une commande comme entrée, transformant le paysage de l'IA en 2025. Un agent d'IA comprend son environnement, planifie et agit pour atteindre des objectifs, en utilisant souvent des LLM (grands modèles de langage) et des outils. Les composantes clés incluent le LLM pour l'intelligence, les outils pour l'interaction, le contexte pour la mémoire et un planificateur pour la décomposition des tâches. Les agents fonctionnent en comprenant les instructions, en planifiant les étapes, en agissant avec des outils et, optionnellement, en apprenant des retours d'information. Les Systèmes Multi-Agents (SMA) émergent, où des agents spécialisés collaborent sur des tâches complexes, grâce à des frameworks comme CrewAI. Les agents communiquent en utilisant des protocoles comme A2A (Agent-à-Agent) pour l'interaction et MCP (Protocole de Contexte de Modèle) pour l'accès aux ressources. Ces protocoles garantissent une collaboration fluide, des objectifs partagés et des capacités étendues pour les agents d'IA. Les agents d'IA deviennent des composantes essentielles pour l'automatisation, allant de tâches individuelles à des efforts d'équipe complexes. Le passage vers des frameworks agentiques, soutenu par des normes comme A2A et MCP, est en train de remodeler le développement et l'utilisation de l'IA.