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Orchestration de flux de travail complexes d'IA avec des agents d'IA et des LLM.

#Outils d'IA
2025-10-28 12:4113 min de lecture

Introduction au contenu
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La vidéo discute de l'impact transformateur de l'intelligence artificielle (IA) sur le développement et l'orchestration des agents IA. Elle commence par souligner qu'environ 11 000 agents IA sont créés chaque jour, ce qui entraîne plus d'un million de déploiements en un an. Le script décrit la différence entre les assistants et les agents, en soulignant que, tandis que les assistants répondent principalement aux demandes, les agents peuvent définir des objectifs et des résultats de manière autonome. L'orateur explique comment les agents peuvent interagir avec divers flux de travail et orchestrer des tâches à travers une approche structurée. De plus, il met en avant l'importance d'intégrer l'orchestration des flux de travail dans les écosystèmes informatiques existants en utilisant des capacités avancées comme les grands modèles de langage (GML) pour une meilleure productivité et efficacité opérationnelle. La vidéo explore les rôles des agents dans l'automatisation des processus commerciaux, la gestion des données et l'interaction avec d'autres composants au sein des systèmes pour optimiser les flux de travail et atteindre les objectifs organisationnels.

Informations clés

  • L'intelligence artificielle est sur le point de transformer de nombreuses industries, avec un nombre frappant d'agents d'IA créés chaque jour, totalisant environ 11 000 agents selon les sources publiques.
  • Le déploiement rapide des agents d'IA suggère qu'il pourrait y avoir plus d'un million en usage cette année, soulignant la nécessité croissante pour l'adaptation de la main-d'œuvre à inclure des projets d'IA.
  • Une distinction est mise en avant entre les 'assistants' IA, qui sont généralement basés sur des instructions, et les 'agents', qui peuvent définir de manière autonome des objectifs et des résultats.
  • L'orchestration des agents d'IA devient essentielle aux écosystèmes informatiques existants, en mettant l'accent sur la définition des objectifs plutôt que de se contenter de répondre à des instructions.
  • Avec l'intégration de modèles de langage de grande taille (LLMs), les entreprises peuvent automatiser des flux de travail complexes, ce qui entraîne une productivité accrue en libérant les équipes des tâches à faible valeur.
  • La couche d'orchestration sert de pont entre divers services, permettant aux agents de travailler ensemble de manière efficace et adaptative au sein des processus commerciaux.
  • Une utilisation efficace des agents nécessite une bonne compréhension des processus qu'ils sont conçus pour améliorer, ce qui nécessite des contributions structurées et des directives explicites.
  • La conversation autour du rôle de l'IA dans les entreprises illustre un changement de paradigme vers une approche plus intégrée par rapport à l'automatisation des processus robotiques (APR) traditionnelle, permettant une gestion des tâches plus complexe et automatisée.

Analyse de la chronologie

Mots-clés de contenu

Intelligence artificielle

L'intelligence artificielle transforme rapidement la création d'agents d'IA, avec environ 11 000 nouveaux agents créés chaque jour, ce qui entraîne des avancées et des déploiements significatifs cette année.

Orchestration d'agents

L'orchestration des agents d'IA devient une partie essentielle des écosystèmes informatiques modernes, permettant des flux de travail complexes et l'intégration avec les cadres existants que les développeurs connaissent.

Les grands modèles de langage (GML)

Les LLM révolutionnent l'automatisation, offrant des capacités linguistiques plus puissantes et permettant aux entreprises d'automatiser diverses tâches, en tirant parti de leur compréhension du langage humain et d'énormes ensembles de données.

Agents vs AssistantsAgents contre AssistantsIn many industries, there are two types of support roles that often get confused: agents and assistants.Dans de nombreuses industries, il existe deux types de rôles de soutien qui sont souvent confondus : les agents et les assistants.While both provide valuable support, their functions and responsibilities can be quite different.Bien que les deux fournissent un soutien précieux, leurs fonctions et responsabilités peuvent être très différentes.Agents typically have more authority and responsibility than assistants.Les agents ont généralement plus d’autorité et de responsabilités que les assistants.They often represent a company or individual and handle negotiations, contracts, and other important tasks.Ils représentent souvent une entreprise ou un individu et gèrent des négociations, des contrats et d'autres tâches importantes.Assistants, on the other hand, usually handle administrative tasks and support the operational aspects of a role.Les assistants, en revanche, gèrent généralement des tâches administratives et soutiennent les aspects opérationnels d’un rôle.Agents may be involved in strategy and decision-making, while assistants focus on execution and organization.Les agents peuvent être impliqués dans la stratégie et la prise de décision, tandis que les assistants se concentrent sur l'exécution et l'organisation.Ultimately, both roles are essential, but they serve different purposes within an organization.En fin de compte, les deux rôles sont essentiels, mais ils servent des objectifs différents au sein d'une organisation.

Il existe une distinction entre les agents d'IA et les assistants ; les agents peuvent fonctionner de manière plus autonome et peuvent ne pas nécessiter de sollicitation pour accomplir des tâches, en se concentrant sur la définition d'objectifs et la réalisation de résultats.

Défis de l'automatisation

Bien que les agents puissent innover des processus et améliorer la productivité, des défis subsistent concernant le déploiement approprié, l'intégration avec les systèmes existants et l'assurance que l'automatisation est efficace et rationalisée.

Processus de génération de devis

Le processus d'agent implique plusieurs étapes, y compris la récupération des données des clients et l'évaluation des SKU de produits pour générer des devis de vente précis tout en garantissant la conformité aux exigences de tarification et légales.

Agent maître

Dans les cadres de l'IA, un agent principal coordonne les tâches des agents subordonnés, garantissant que les flux de travail sont efficaces et que les tâches sont attribuées de manière appropriée pendant le processus d'automatisation.

MCP Services

Les services MCP (Traitement Multi-Canaux) permettent aux organisations de rationaliser leurs opérations, facilitant une communication efficace et la gestion des tâches entre différents agents d'IA.

Questions et réponses connexes

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle est la simulation des processus d'intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques.

Combien d'agents d'IA sont créés chaque jour ?

La réponse était de 11 000 par jour, basée sur des communiqués de presse et d'autres sources publiques.

Quelle est la différence entre les assistants et les agents en intelligence artificielle ?

Les assistants sont généralement guidés par des incitations et répondent aux requêtes, tandis que les agents peuvent définir leurs propres objectifs et agir de manière autonome.

Quel rôle jouent les plateformes d'orchestration dans l'IA ?

Les plateformes d'orchestration gèrent des flux de travail complexes impliquant plusieurs agents d'intelligence artificielle, leur permettant de travailler ensemble de manière efficace.

Quels sont les avantages d'utiliser des agents d'IA ?

Les agents d'IA peuvent s'occuper des tâches répétitives, améliorant ainsi l'efficacité et permettant aux travailleurs humains de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Comment l'orchestration d'agents diffère-t-elle de l'automatisation des processus robotiques ?

L'orchestration d'agents implique des processus de décision intelligents, tandis que l'automatisation des processus robotiques exécute généralement des tâches prédéfinies.

Quel est le signification des LLM dans l'IA ?

Les grands modèles de langage (LLM) améliorent la capacité de l'IA à comprendre et à générer le langage humain, ce qui les rend cruciaux dans diverses applications.

Qu'est-ce qu'un programme de contrôle principal (MCP) ?

Un MCP coordonne plusieurs agents et ressources dans un flux de travail ou un processus donné pour un fonctionnement efficient.

Quels défis les développeurs rencontrent-ils lors de la mise en œuvre de solutions d'IA ?

Les développeurs rencontrent souvent des problèmes liés à la gestion des données, à l'intégration et à l'assurance de la conformité avec les exigences légales et commerciales.

Comment pouvons-nous garantir l'utilisation efficace des agents d'IA ?

En définissant des objectifs clairs, en surveillant les résultats et en fournissant des tâches spécifiques, nous pouvons améliorer les performances des agents d'IA.

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