La création d'un agent d'IA performant exige une approche structurée et stratégique. Bien qu'il existe guides complets Disponible sur le how de la configuration d'un agentCet article se concentre sur est ce que nous faisons et why — les décisions cruciales que vous devez prendre pour garantir que votre agent IA apporte une réelle valeur ajoutée à votre entreprise.

Une fois ces choix fondamentaux explorés, découvrez comment ils se concrétisent dans notre article complémentaire, « Au cœur du parcours IA de Lato Bikes », où nous présentons un exemple concret d'agent conçu avec Mendix.

1 – Créez votre plan d'agent

L'émergence de l'IA et des agents conversationnels a fortement incité les organisations à les adopter, séduites par leur nouveauté et leur puissance. Cependant, cette adoption manque souvent de stratégie claire, ce qui conduit à une utilisation inappropriée ou hasardeuse de la technologie et, par conséquent, à des projets peu performants ou n'atteignant pas leurs objectifs.

Pour éviter cela, commencez par une approche structurée. Mendix, Notre Pratique de l'exécution numérique Elle soutient l'adoption stratégique des technologies à travers plusieurs phases – Démarrage, Structuration et Mise à l'échelle – chacune comportant des étapes et des activités distinctes correspondant aux 5P : Personnes, Portefeuille, Processus, Plateforme et Promotion. Cette pratique aide non seulement les organisations à aligner l'innovation sur la valeur, mais ces mêmes principes s'appliquent également à la conception de systèmes d'agents.

Alors, qu'est-ce qui fait un bon premier projet d'agent immobilier ?

• Ajout de valeurL'agent améliore réellement l'efficacité, réduit les coûts ou améliore l'expérience utilisateur.
• Synthèse des données non structurées : Les agents excellent dans l'analyse de textes, d'enregistrements audio ou vidéo pour en extraire des informations pertinentes.
• Automatisation à faible risque : L'agent effectue des actions non critiques pour le compte d'un utilisateur.
• Surveillance humaine : Toute décision ayant des conséquences est examinée par une personne.
• Paramètres clairs : L'agent opère dans des limites définies.

2 – Définir le succès

Avant d'aborder les détails techniques, définissez ce que représente le succès pour votre agent d'IA. Sans objectifs clairs et mesurables, il est impossible d'évaluer son efficacité, de justifier les investissements ou d'orienter les améliorations itératives.

Définissez des indicateurs clés de performance (KPI) qui transforment votre idée en initiative stratégique. Voici quelques exemples de mesures de succès courantes :

• Gains d'efficacité : Dans quelle mesure l'agent devrait-il réduire le temps de travail manuel ?
• Précision : Quel degré de précision doivent avoir les classifications ou les résultats de l’agent ?
• Rapidité : À quelle vitesse le processus global devrait-il s'améliorer ?

La capture et le suivi de ces indicateurs clés de performance (KPI) dans un système comme Mendix Gestion de portefeuille vous assure de construire un impact commercial, et pas seulement un succès technique.

3 – Réglez le déclencheur

Avant de commencer le développement, réfléchissez à la manière dont votre agent sera activé. Le déclencheur est la décision la plus fondamentale que vous aurez à prendre, car il influencera tout le processus de développement.

Il existe trois principaux types de déclencheurs :

• Piloté par les événements : Activé par des actions spécifiques telles que la réception d'un nouvel e-mail, un appel API effectué par un système externe, un déclenchement manuel depuis une interface utilisateur, une modification de l'état d'un enregistrement de base de données, ou même un événement d'affaires.
• Lot: S'exécute à intervalles réguliers pour traiter simultanément de grands volumes de données. Par exemple, vous pouvez exécuter un événement prévu vérifier l'état de toutes les demandes de garantie en cours.
• De la conversation: Déclenché par un requête directe de l'utilisateur dans une interface de chat, et l'expérience entière consiste en un dialogue continu.

Les agents conversationnels peuvent être extrêmement puissants, mais ils représentent souvent un cas d'utilisation plus avancé. Pour la plupart des organisations, il est préférable de commencer par des flux de travail événementiels ou par lots afin d'explorer les capacités des agents de manière sûre et efficace.

4 – Conception pour l’expérience utilisateur et le déploiement

Une fois votre déclencheur choisi, réfléchissez à la manière dont les utilisateurs interagiront avec votre agent. Sera-t-il intégré à une application existante ou s'agira-t-il d'un outil autonome ?

Demandez-vous:

• Comment l'agent s'intègre-t-il au flux de travail actuel de vos utilisateurs ?
• Quelle interface est la plus adaptée à cette expérience ?
• Comment se connectera-t-il aux systèmes et aux données dont il a besoin ?

et MendixLes agents peuvent être facilement intégrés aux applications existantes, telles que les tableaux de bord ou les portails, et transportés entre les systèmes au fur et à mesure de leur évolutionDes outils d'observabilité intégrés permettent aux administrateurs de surveiller l'utilisation et les performances en temps réel.

5 – Choisissez le bon modèle

Votre modèle de langage étendu (LLM) constitue la base de votre agent. Ce choix implique à la fois l'emplacement d'hébergement du modèle et ses fonctionnalités.

Hébergement hébergé vs. auto-hébergement

Pour la plupart des organisations, un LLM hébergé comme OpenAI (via le service Azure OpenAI), Amazon Bedrock, ou Mendix Packs de ressources IA Cloud Gen est le choix le plus pratique. Ces solutions gèrent pour vous l'infrastructure, l'évolutivité et la sécurité. Les modèles open source auto-hébergés, quant à eux, offrent plus de contrôle, mais nécessitent une expertise pointue en infrastructure.

Considérations clés

• Capacités d'utilisation des outils pour des actions concrètes
• Latence et débit
• Rapport coût-efficacité
• Sécurité et conformité des données

Une bonne pratique consiste à tirer parti de Agent Commons in Mendix concevoir des agents indépendants des modèles, capables d'évoluer au rythme des nouvelles technologies.

Note sur le réglage fin et la personnalisation : Bien que les modèles linéaires de base soient performants, leur ajustement précis aux données spécifiques de votre domaine peut améliorer considérablement leur exactitude et leur pertinence pour des tâches spécialisées. Cette technique avancée est à envisager une fois votre agent initial stabilisé et ses lacunes clairement identifiées. Elle requiert des ressources de calcul et de préparation des données dédiées.

6 – Indiquez à l'agent la bonne direction

Une fois votre modèle choisi, vous devez indiquer à votre agent la marche à suivre. C'est là que… ingénierie rapide intervient alors la pratique consistant à structurer les instructions et le contexte afin que le modèle se comporte comme prévu.

Les agents s'appuient sur deux types d'invites :

• Messages du système : Définissez le profil, les objectifs et les contraintes de l’agent.
• Invites utilisateur : Déclenchent la tâche ou la réponse spécifique.

Des instructions claires et précises garantissent un comportement cohérent. L'ambiguïté, quant à elle, engendre des résultats imprévisibles. La conception des instructions est un processus itératif : on les affine au fil du temps afin d'optimiser leurs performances et leur fiabilité.

7 – Équipez votre agent d’outils

Ce qui transforme un LLM de base en un système actif, c'est sa capacité à agir grâce à des outils, des fonctions comme Mendix des microflux qui lui permettent d'interagir avec des données, des systèmes et des flux de travail externes.

Les outils peuvent être installés localement dans votre application ou être accessibles via le Protocole de contexte de modèle (MCP).

8 – Concevoir pour réussir

Créer un agent n'est pas un projet ponctuel, mais un processus itératif qui s'améliore avec le temps. Pour garantir votre succès, suivez ces six règles d'or :

1. Commencez par des solutions simples. Utilisez d'abord les outils et les invites minimales nécessaires à la résolution d'un seul problème. Vous pourrez ajouter de la complexité plus tard.
2. Faites évoluer vos agents au fil du temps. Testez, affinez et mettez à jour leurs versions. Mendix Agent Builder facilite le suivi des améliorations.
3. Soyez clair et explicite. Tout ce qui n'est pas dit sera interprété par le modèle.
4. Impliquez un humain dans le processus. Pour toute décision ayant des conséquences réelles, exigez une vérification manuelle.
5. Gérez la fenêtre de contexte. Ne fournissez à votre agent que les données pertinentes afin d'éviter toute confusion.
6. Diviser pour mieux régner. Décomposer les tâches complexes en plusieurs agents spécialisés.

Tout tirer ensemble

L'intégration réussie d'agents d'IA est un processus stratégique qui redéfinit notre approche du développement logiciel. En combinant une conception structurée, une gouvernance claire et une supervision humaine, les organisations peuvent créer des agents qui augmentent véritablement les capacités humaines.
Les agents offrent des opportunités incroyables de créer de la valeur. La meilleure façon de les comprendre est de commencer par expérimenter. Débutez votre parcours avec le Mendix Application de démarrage Agent Builder et voir ce qui est possible.