A practical guide to building agents

"A Practical Guide to Building Agents", publié par OpenAI, s’adresse aux équipes produit et ingénierie qui souhaitent développer des agents d’intelligence artificielle basés sur des modèles de langage (LLMs). Ces agents exécutent des tâches complexes de manière autonome, comme résoudre des demandes de support ou générer des rapports, en gérant des flux de travail à plusieurs étapes, à la différence des simples chatbots.

Un agent est défini comme un système utilisant un LLM pour contrôler des workflows, accéder à des outils externes et fonctionner dans des limites définies. Il peut décider de terminer une tâche, corriger une erreur ou restituer le contrôle à l’utilisateur. Le guide recommande de recourir à des agents dans les processus impliquant des décisions complexes, des règles difficiles à maintenir ou une forte dépendance à des données non structurées.

La conception d’un agent repose sur trois éléments : un modèle de langage pour raisonner, des outils (APIs ou interfaces) pour agir et collecter des données, et des instructions claires. Le document montre comment les implémenter avec le SDK OpenAI Agents, en donnant des exemples comme un agent météo. Il est conseillé de démarrer avec des modèles puissants, puis d’optimiser les coûts avec des modèles plus légers.

Les outils sont classés en trois types : outils de données, d’action et d’orchestration. Ils doivent être réutilisables et bien documentés. Les instructions doivent s’appuyer sur des documents existants et anticiper les cas particuliers. Deux modèles d’orchestration sont présentés : un agent unique (plus simple) ou plusieurs agents (modèle manager ou décentralisé), utile par exemple pour le triage client.

Le guide insiste enfin sur l’importance des guardrails : des mécanismes pour garantir un comportement sûr, comme le filtrage de données sensibles, la validation de la pertinence ou l’analyse des risques liés aux outils. Il recommande de combiner règles simples, validations par LLM et intervention humaine en cas critique.