Vue d’ensemble de la création d’agents IA et de workflows agentiques

Les agents IA et les workflows agentiques s’appuient sur de grands modèles de langage (LLM), le langage que vous utilisez pour leurs instructions est donc important. Vous pouvez prendre de nombreuses mesures pour améliorer la qualité et la cohérence de vos solutions d’IA agentique.

Suivez ces instructions lors de la rédaction d’instructions IA pour un agent IA ou un workflow agentique.

Clarté

• Utilisez des instructions concises, claires et précises. Un langage simple peut aider à supprimer les situations ambiguës qui pourraient bloquer ou perturber la progression d’un agent. Exemple : « Vous êtes un assistant chargé d’aider l’appelant ou le demandeur en suggérant des réponses aux questions de l’enquête. » au lieu de « Vous aidez les appelants avec les questions ».
• Utilisez des verbes d’action spécifiques. Exemple : « Analyser » au lieu de « Examiner ».
• Ajoutez des conditions explicites lorsqu’une certaine étape doit être terminée. Exemple : « Si priorité = élevée, escalader immédiatement » au lieu de « escalader les problèmes urgents ».
• Clarifiez les limites et les limites. Exemple : « NE JAMAIS modifier l’état de l’incident sans l’approbation du superviseur. »
• Limitez le jargon technique. Le jargon technique peut limiter l’applicabilité car il peut ne pas être accessible ou universel.

Contexte

• Intégrez les exigences dans leur contexte. Spécifiez quand certaines exigences doivent être utilisées dans la tâche. Exemple : « Lors de la génération de réponses à présenter à l’utilisateur, appliquez des contrôles de qualité standard. »
• N’incluez que le contexte qui affecte la prise de décision. Évitez les informations superflues afin d’éviter que l’agent IA ou le workflow agentique n’incorpore des détails indésirables.
• Définissez à quoi ressemblent de bons résultats. Incluez des exemples. Des descriptions de résultats manquantes ou vagues peuvent entraîner la fermeture d’agents IA ou de workflows agentiques avant d’atteindre l’état final. Exemple : « Présentez à l’utilisateur un rapport qui comprend un minimum de 3 graphiques pertinents relatifs à la liste des enregistrements. »

Contraintes

• Indiquez des exigences strictes. Utilisez un langage fort pour insister sur l’importance des exigences. Bien que les résultats ne respectent pas toujours ces exigences, le fait d’être précis sur les normes peut aider à réduire les écarts.
• Décrivez les préférences qui peuvent être ajustées en fonction du contexte.
• Ajouter des restrictions conditionnelles. Exemple : « Si plusieurs enregistrements sont renvoyés, présentez les résultats à l’utilisateur dans l’ordre de la date de création. Si plus de cinq enregistrements sont renvoyés, présentez les résultats à l’utilisateur par ordre de pertinence.

Cohérence

• Créez des étapes qui s’enchaînent logiquement. Chaque étape doit s’appuyer sur les résultats de l’étape précédente. Exemple : « L’étape 1 rassemble une liste d’enregistrements d’incidents. L’étape 2 effectue des opérations d’enregistrement sur ces listes d’enregistrements.
• Utilisez une terminologie cohérente tout au long du processus.
• Concevoir des instructions qui servent l’objectif global. Tous vos outils et agents IA travaillent ensemble pour résoudre les problèmes.
• Divisez les objectifs complexes en morceaux individuels. Exemple : « Étape 1 : Analysez systématiquement les données clients. Étape 2 : Vérifiez les autorisations de priorité et de validation. Étape 3 : Générez et formatez un rapport complet.

Structure

• Utilisez une mise en forme cohérente. Des instructions similaires doivent utiliser des schémas de langage similaires.
• Regroupez les étapes connexes.
• Créez un flux fluide d’une instruction à l’autre. Outre des instructions groupées et une progression logique des étapes, cela fournit un processus systématique et structuré à suivre pour l’agent IA ou le workflow agentique.

Directives pour la création d’agents IA

La description, le rôle d’agent IA et la liste des étapes donnent au LLM le contexte et les instructions nécessaires pour effectuer une tâche. Ensemble, ils forment le plan nécessaire pour que le LLM remplisse son rôle dans un flux de travail complexe. Suivez ces directives pour améliorer la précision, l’adaptabilité et l’optimisation de l’agent IA :

Description de l'agent IA

• Spécifiez les zones ou les tâches clés que vous souhaitez que l’agent gère. Exemple : « Spécialisé dans le traitement des demandes et la résolution des problèmes des clients. »
• Utilisez un langage clair et ciblé et évitez la terminologie vague.
• Définissez les entrées, les sorties et le contexte de l’agent.
• différenciez le rôle unique de l’agent des autres agents. Fournissez des descriptions distinctes et détaillées de ce que cet agent spécifique doit faire qui est différent des autres agents.

Rôle de l'agent IA

• Énoncez clairement la fonction principale de l’agent IA en une ou deux phrases. Exemple : « L’agent IA agit en tant qu’assistant du service client. »
• Indiquez le défi commercial spécifique que vous souhaitez que l’agent IA relève. Exemple : « Réduire les temps d’attente des clients de 50 % ».
• Fournissez un bref scénario de la façon dont l’agent IA doit être utilisé. Exemple : « Automatiser les réponses à des requêtes courantes et escalader des problèmes complexes vers des agents humains. »

Liste des étapes de l’agent IA

• Créez une progression logique d’étape en étape.
• Utilisez un langage orienté vers l’action. Utilisez des verbes comme celui-ci :
  • Extraire
  • Récupérer
  • Filtrer
  • Analyser
  • Extraire
  • Analyser
  • Mettre à jour
  • Envoyer
  • Notification
  • Générer
  • Valider
• Incluez des sorties pour chaque étape afin de mesurer l’achèvement de la tâche. Exemple : « Renvoyez le nombre total d’incidents à d’autres agents ou processus qui en ont besoin. »
• Ajoutez des imprévus pour tenir compte des scénarios inattendus. Exemple : « Si vous rencontrez une erreur lors de la recherche d’enregistrements, réessayez. Si vous obtenez toujours une erreur, signalez qu’une erreur s’est produite.
• Définissez la réussite et l’achèvement. Fournissez des états finaux afin que l’agent IA orchestrateur puisse déterminer si un agent IA a atteint son objectif.
• Si vous avez créé un outil pour votre agent IA, appelez l’outil par son nom. Cependant, vérifiez que les instructions changent si l’outil est renommé. Si vous ne le faites pas, l’agent IA risque de ne pas terminer sa tâche.

Outils

• Rédigez des descriptions d’outil détaillées pour aider l’agent IA à comprendre ce qu’est l’outil et comment l’utiliser.
• Créez des outils qui fonctionnent ensemble. Construisez vos outils autour de la réalisation de la liste des étapes pour l’agent IA lui-même.
• Utilisez le champ Stratégie de transformation de sortie pour définir à quoi doit ressembler la sortie d’un outil. Spécifier comment un outil doit présenter ses résultats peut aider l’agent IA à utiliser ces résultats lorsqu’il utilise d’autres outils ou lorsqu’il partage des informations entre d’autres agents.

Directives pour la création de workflows agentiques

Suivez ces directives de workflow agentique pour fournir les informations détaillées et les étapes nécessaires à l’accomplissement d’une tâche :

Liste des étapes du workflow agentique

• Écrivez chaque étape de manière séquentielle et numérotez chaque étape afin d’obtenir un flux logique et exploitable.
• Tenez compte d’autant de possibilités que possible pour éviter les lacunes. Fournissez suffisamment de détails pour que le workflow agentique puisse s’adapter s’il rencontre un cas limite.
• Définissez les conditions de départ, les actions, les points de décision et les états de fin.
• Appelez les utilisateurs finaux « l’utilisateur ».
• Utilisez des verbes comme « montrer », « afficher » ou « informer » pour décrire les étapes où l’utilisateur a besoin de voir quelque chose, mais il n’a pas besoin de fournir d’entrée.

Conseils supplémentaires

Associez un maximum de 10 agents par workflow agentique. L’ajout d’agents supplémentaires peut ne pas fournir de meilleurs résultats ou des résultats plus rapides. Utilisez plutôt de petits champs d’application bien définis.

Remarque :

Vous pouvez affecter jusqu’à 100 agents à un workflow agentique. Toutefois, les 100 agents ne seront peut-être pas tous impliqués dans la résolution du workflow agentique. L’orchestrateur d’agent IA décide quels agents doivent exécuter le plan. Par exemple, la résolution d’un incident est impactée par la taille du workflow agentique et le nombre d’agents qui lui sont affectés.

Lors de la création de workflows agentiques avec plusieurs agents affectés, assurez-vous de définir clairement les agents dont les responsabilités ne se chevauchent pas. Inclure des limitations explicites dans les rôles des agents. Par exemple, un agent peut s’occuper des détails d’enregistrement utilisateur pendant qu’un autre agent s’occupe des détails d’enregistrement d’incident.

Problèmes courants

Problème : l’agent utilise systématiquement le mauvais outil

Solutions potentielles :

• Créez des instructions claires et spécifiques avec des mots-clés d’action.
• Rédigez des descriptions d’outils détaillées qui précisent quand et pourquoi utiliser chaque outil.
• Inclure des conseils d’entrée et de sortie explicites dans les descriptions d’outils.
• Évaluez la logique de sélection d’outils en effectuant des tests dans divers scénarios.

Problème : qualité de sortie inégale

Solutions potentielles :

• Intégrez les normes en tant qu’exigences exploitables.
• Utilisez des expressions telles que « mettre en œuvre des normes professionnelles ».
• Ajoutez des étapes de vérification de la qualité.

Problème : contrôles qualité ou autres étapes ignorées

Solutions potentielles :

• Convertissez les listes de vérification en étapes activables.
• Utilisez des expressions telles que « analyser l’achèvement par rapport aux critères ».
• Ajoutez une logique de progression conditionnelle.

Ressources supplémentaires

Pour obtenir d’autres recommandations d’invite, consultez le guide d’invite des agents IA Now Assist de la communauté.