Agent IA
IA / LLM 🟡 MidDéfinition
Système où le LLM décide lui-même de ses étapes et de ses appels d'outils pour atteindre un objectif, par opposition au workflow dont le chemin est fixé par le code (distinction posée par Anthropic le 19 décembre 2024). Un agent = un modèle + des outils + une boucle + un contexte géré. À réserver aux tâches ouvertes où l'erreur est rattrapable (tests, revue, rollback).
Analogie
Un stagiaire autonome à qui l'on confie une mission, un badge d'accès limité et un point d'étape régulier.
Exemple de code
// Critères avant de construire un agent (Anthropic, « Building effective agents »)
const shouldBuildAgent = {
complexite: 'tâche multi-étapes difficile à spécifier à l\'avance',
valeur: 'le résultat justifie coût et latence supérieurs',
viabilite: 'le modèle est réellement compétent sur ce type de tâche',
coutErreur: 'les erreurs sont détectables et réversibles (tests, revue, rollback)',
};
// Un seul « non » → rester sur un appel simple ou un workflow codé.
const agentOK = Object.values(shouldBuildAgent).every(Boolean);Cas d'usage
Agent de code (Claude Code, Codex), agent support qui consulte CRM et base de tickets, agent de recherche.
Anti-pattern
Termes liés
En entretien
Explique-moi la différence entre un agent IA et un workflow.
Un agent est un système où le LLM décide lui-même de ses étapes et de ses appels d'outils pour atteindre un objectif, alors qu'un workflow suit un chemin fixé par le code, distinction posée par Anthropic le 19 décembre 2024. Un agent, c'est un modèle plus des outils plus une boucle plus un contexte géré.
Quand éviter de construire un agent ?
Pour un besoin qui tient en un seul appel ou une chaîne de deux prompts, où un workflow simple suffit largement. Un agent se réserve aux tâches ouvertes où l'erreur reste rattrapable, comme des tests ou une revue avec rollback possible.
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Fiche mise à jour le 2026-09-27