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  • Agents IA
    • Introduction
    • 1. Qu’est-ce qu’un agent IA ?
    • 2. Comment donner une mission à un agent ?
      • Décrire un résultat, pas seulement un rôle
      • Distinguer les consignes de l’agence et la demande de la cliente
      • Demander une précision plutôt que deviner
      • Une instruction n’est pas une permission technique
    • 3. Comment un agent utilise-t-il un outil ?
    • 4. Comment l’agent enchaîne-t-il les étapes ?
    • 5. Contexte et mémoire : que conserve l’agent ?
    • 6. À quoi servent les skills ?
    • 7. Comment l’agent recherche-t-il des documents ?
    • 8. Workflow ou agent : comment choisir ?
    • 9. À quoi servent le middleware et les validations humaines ?
    • 10. Quand plusieurs agents sont-ils utiles ?
    • 11. Que fournissent les frameworks et MCP ?
    • 12. Comment vérifier qu’un agent accomplit sa mission ?

Comment donner une mission à un agent ?

Préciser le résultat attendu, les informations utiles et les limites de l’action.

« Organise mon voyage à Agadir. » La destination est claire, mais la mission ne l’est pas encore. Faut-il proposer un itinéraire, comparer des offres ou réserver ? Pour quelles dates et avec quel budget ?

Donner une mission à un agent consiste à préciser ce qu’il doit obtenir et jusqu’où il peut agir. Une demande détaillée ne garantit pas la réussite, mais elle réduit les décisions laissées à des suppositions.

Décrire un résultat, pas seulement un rôle

« Tu es un conseiller de voyage » indique un rôle. Cela ne précise ni les besoins de la cliente ni le critère de réussite. Quatre repères aident à construire la demande : l’objectif, les informations disponibles, les contraintes et le résultat attendu.

Voici une version plus précise de notre exemple :

Objectif : compare des possibilités de séjour à Agadir, sans effectuer de réservation.

Informations : je pars seule de Montréal et souhaite passer quatre jours sur place. Mes dates restent à préciser.

Contraintes : le budget maximal est de 2 000 dollars canadiens pour les vols aller-retour et l’hôtel. Privilégie les vols directs, si possible. Demande les informations indispensables qui manquent avant de comparer des offres.

Résultat attendu : présente deux options si les offres disponibles le permettent, avec leur prix, leur source, leurs principales conditions et leurs différences. Si aucune ne respecte le budget, explique-le sans inventer d’offre.

Le budget est ici une limite, alors que le vol direct est une préférence. Cette différence compte : l’agent peut proposer une escale, mais pas présenter une offre hors budget comme conforme. Le montant sert uniquement à illustrer la demande ; il ne constitue pas une estimation du prix du voyage.

Distinguer les consignes de l’agence et la demande de la cliente

Dans une application, la cliente n’écrit pas nécessairement toutes les instructions. L’agence peut définir des consignes générales : citer les sources des offres, signaler les informations manquantes et ne jamais réserver sans validation. La cliente fournit ensuite sa demande particulière : destination, dates, budget et préférences.

Ces consignes font partie des informations transmises au modèle. Elles ne deviennent pas des connaissances apprises : l’application les fournit lors des échanges concernés. Le cours Hugging Face distingue ainsi les messages système et utilisateur.

Les frameworks proposent des paramètres pour configurer ces instructions : instruction dans Google ADK, system_prompt dans LangChain Deep Agents. Ils évitent notamment de demander à chaque cliente de recopier les consignes de l’agence.

Demander une précision plutôt que deviner

Dans notre exemple, les dates manquent encore. Une première réponse utile serait donc une question, pas un tableau de vols prétendument disponibles.

Les consignes de l’agence demandent de préciser les informations manquantes. La cliente demande quatre jours à Agadir avec un budget de 2 000 dollars canadiens, sans dates. La réponse attendue est une question sur ses dates de voyage.

Cette réponse est illustrative, pas garantie. L’exemple de FlightAgent de Microsoft demande lui aussi de clarifier les informations incomplètes. Il rappelle qu’une instruction de recherche ne suffit pas à fournir des données en temps réel : il faut un outil adapté.

Une instruction n’est pas une permission technique

« Ne réserve rien » guide le modèle. Pour empêcher effectivement une réservation non autorisée, l’application doit aussi contrôler l’exécution : ne pas donner accès à cet outil, ou exiger une validation avant son appel. Deep Agents permet de configurer cette approbation par outil.

À retenir : une mission claire définit un résultat vérifiable, précise les limites et prévoit quoi faire lorsqu’une information manque. L’application reste responsable des permissions.

Suite : Comment un agent utilise-t-il un outil ?