Pipelines de données pour agents IA

Contrairement à un simple chatbot, un agent d’IA est un système autonome qui combine un modèle de langage (LLM) avec des outils et une mémoire pour accomplir des tâches complexes. Cette autonomie crée de nouveaux défis pour l’infrastructure de données. Un agent fiable a besoin de pipelines qui lui fournissent des données fraîches en quasi temps réel, gèrent sa mémoire pour éviter qu’il ne dérive, et imposent des garde-fous stricts pour s’assurer que ses actions sont sûres et prévisibles.

l’architecture d’un agent ia

Un agent est un système en boucle qui perçoit, pense et agit, alimenté en continu par des pipelines de données.

événements et mémoires

Journal d’événements: L’agent est alimenté par un flux d’événements en temps réel qui décrivent ce qui se passe dans son environnement. C’est sa perception du monde.
Mémoire éphémère vs. durable: La mémoire à court terme (le contexte du prompt) est éphémère. La mémoire à long terme (un résumé des interactions passées stocké dans une base de données vectorielle) lui permet d’apprendre.
Consolidation de la mémoire: Pour éviter que l’agent ne “dérive” ou ne se noie dans les détails, un processus batch doit tourner régulièrement (ex: chaque nuit) pour résumer et consolider sa mémoire à long terme.

outils et sécurité

Donner des outils à un agent, c’est lui donner la capacité d’agir sur le monde réel. La sécurité est donc primordiale.

Liste blanche d’outils: L’agent ne doit avoir accès qu’à un ensemble limité d’outils approuvés, chacun avec un schéma d’entrée/sortie clairement défini.
Quotas et timeouts: Chaque outil doit avoir des limites strictes pour éviter qu’un agent en boucle ne consomme toutes les ressources.
Simulation avant exécution: Pour les actions critiques (ex: envoyer un email, modifier une base de données), l’agent doit d’abord effectuer une simulation (“dry run”) qui est validée avant l’exécution réelle.

# Exemple de définition d'un outil sécurisé
tool: "create_ticket_in_jira"
description: "Crée un ticket dans Jira pour un bug."
input_schema:
  project: string
  title: string
  priority:
    type: string
    enum: ["High", "Medium", "Low"]
guardrails:
  timeout_seconds: 20
  dry_run_required: true

évaluation des agents

Taux de tâches complétées: Le pourcentage de fois où l’agent réussit à accomplir son objectif sans intervention humaine.
Coût par tâche: Le coût total (tokens, appels d’outils) pour une tâche réussie.
Types d’erreurs: Catégoriser les échecs (erreur évitable, erreur grave) pour prioriser les améliorations.
Satisfaction utilisateur: L’agent a-t-il résolu le problème de l’utilisateur de manière efficace ?

intégration des données

Bus d’événements: Utiliser un bus d’événements (Kafka, Kinesis) pour alimenter l’agent en informations fraîches.
Vues “gold”: L’agent doit baser ses décisions sur des données agrégées et fiables (vues “gold”), pas sur des données brutes.
RAG sur des docs à jour: La base de connaissances utilisée pour le RAG (Retrieval-Augmented Generation) doit être continuellement mise à jour.
Alertes sur la mémoire: Mettre en place des alertes si la taille de la mémoire de l’agent augmente de manière anormale.

pièges frequents

Symptôme: L’agent se bloque dans une boucle infinie en appelant le même outil sans succès.
- Cause: Pas de mécanisme de “watchdog” ou de limite sur les actions répétées.
- Correctif: Mettre en place un “watchdog” qui arrête l’agent après N tentatives infructueuses sur la même tâche.
Symptôme: L’agent a supprimé des données de production par erreur.
- Cause: Accès trop larges, pas de principe du moindre privilège.
- Correctif: L’agent ne doit avoir que les permissions strictement nécessaires. Les actions destructrices doivent toujours passer par une simulation et une validation humaine.
Symptôme: L’agent donne des réponses de plus en plus étranges au fil du temps.
- Cause: “Dérive” de la mémoire, qui s’est polluée avec des informations incorrectes ou obsolètes.
- Correctif: Implémenter un processus de résumé et de consolidation régulier de la mémoire à long terme.

faq

Quelle est la différence entre un chatbot et un agent ? Un chatbot répond à des questions en se basant sur un contexte. Un agent est un système en boucle qui a un objectif, un plan, et qui peut utiliser des outils pour agir de manière autonome afin d’atteindre cet objectif.
Comment empêcher un agent de faire des bêtises ? Par des garde-fous stricts : une liste blanche d’outils, le principe du moindre privilège, des simulations avant les actions critiques, et un monitoring humain des actions de l’agent, surtout au début. L’autonomie doit être progressive et supervisée.

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