🤖 Agent IA · Page 4/4
Systèmes multi-agents
Quand plusieurs agents spécialisés collaborent pour accomplir ce qu'un seul ne pourrait pas faire
Pourquoi plusieurs agents ?
Un agent unique a des limites : une fenêtre de contexte finie, des compétences généralistes, une exécution séquentielle. En orchestrant plusieurs agents spécialisés, on surmonte ces limites :
Parallélisation : plusieurs tâches simultanées — un agent cherche des infos pendant qu'un autre rédige un brouillon.
Spécialisation : chaque agent est optimisé pour son domaine — code, rédaction, analyse de données, appels API.
Scalabilité : pour des projets qui dépassent une seule fenêtre de contexte, on peut découper et répartir.
Vérification croisée : un agent peut valider le travail d'un autre — comme un relecteur indépendant.
Le pattern Orchestrateur / Sous-agents
Le pattern le plus courant : un orchestrateur reçoit l'objectif global, le décompose en sous-tâches, les délègue à des agents spécialisés, puis agrège les résultats.
Exemple : rédiger un rapport de marché
Orchestrateur
Reçoit l'objectif, planifie et coordonne
↓ délègue
Agent Recherche
Cherche les données de marché
Agent Analyse
Analyse et structure les données
Agent Rédaction
Rédige le rapport final
Les 3 sous-agents peuvent travailler en parallèle ou séquentiellement selon les dépendances entre les tâches.
Les 3 patterns d'architecture
Supervisor / Worker
Un agent central (supervisor) divise le travail et collecte les résultats. Les agents worker exécutent leurs tâches de façon autonome et rendent compte au supervisor.
Un chef de projet IA qui délègue : recherche, code, tests, documentation à 4 agents différents.
Pipeline séquentiel
Les agents s'enchaînent comme des étapes d'une chaîne de montage. La sortie de l'un devient l'entrée du suivant. Simple et prévisible.
Agent 1 traduit → Agent 2 résume → Agent 3 formate → Agent 4 publie.
Peer-to-peer (débat)
Plusieurs agents débattent d'une même question, chacun avec un rôle (avocat du diable, expert technique, représentant utilisateur). Excellent pour la prise de décision complexe.
Agent A propose une architecture → Agent B cherche les failles → Agent A améliore → Agent C tranche.
Les défis du multi-agents
Plus de puissance, mais aussi plus de complexité. Voici les pièges à connaître :
La confiance entre agents : un sous-agent malveillant ou hallucinant peut intoxiquer tout le système. Il faut valider les outputs à chaque étape.
Les boucles et cycles : deux agents qui se délèguent mutuellement des tâches peuvent tourner en rond indéfiniment. Les timeouts et limites de profondeur sont essentiels.
L'explosion du coût : chaque sous-agent appelle le LLM, les tokens s'accumulent très vite. Il faut dimensionner intelligemment.
Le débogage complexe : tracer ce qui s'est passé dans un système de 10 agents est bien plus difficile qu'avec un seul. L'observabilité devient critique.
✅ En pratique avec Claude Code
Claude Code est lui-même un exemple de système multi-agents : il peut lancer des sous-agents
pour des tâches spécifiques (exploration, revue de code, tests…), chacun avec son propre
contexte, pendant que l'agent principal garde la vue d'ensemble du projet.