Le design et le déploiement d’agents d’IA efficients deviennent une priorité dans le monde des LLM. Récemment, Anthropic a mis en lumière plusieurs schémas de design efficace appliqués avec succès. Bien que discutés dans le contexte des modèles de Claude, ces schémas offrent des perspectives généralisables à d’autres LLMs. Cet article explore cinq schémas clés : Délégation, Parallélisation, Spécialisation, Débat, et Spécialistes d’outils.
**Délégation : Amélioration de l’efficacité via le traitement parallèle**
La délégation vise à réduire la latence sans coûts accrus. En exécutant plusieurs agents en parallèle, les tâches sont accomplies plus rapidement. Cette approche est utile dans les secteurs nécessitant des temps de réponse rapides, comme le service client.
**Parallélisation : Équilibrer coût et rapidité**
Utiliser des modèles moins chers et plus rapides pour des tâches simples permet de réserver les modèles sophistiqués aux requêtes complexes. Cela optimise l’investissement en IA sans sacrifier l’efficacité.
**Spécialisation : Orchestration d’expertise**
Un agent généraliste coordonne des agents spécialistes, garantissant des réponses précises et contextualisées dans des domaines comme la santé ou le juridique.
**Débat : Amélioration de la prise de décision par la discussion**
Les agents débattent pour explorer différents points de vue et parvenir à des décisions plus nuancées, un modèle particulièrement utile dans des situations complexes comme la planification financière.
**Spécialistes d’outils : Expertise au sein de larges ensembles d’outils**
Chaque agent devient expert d’un sous-ensemble d’outils, assurant une utilisation efficace, particulièrement dans des domaines techniques comme le développement logiciel.
En conclusion, ces schémas—Délégation, Parallélisation, Spécialisation, Débat, et Spécialistes d’outils—offrent des stratégies robustes pour développer des agents LLM efficients, améliorant performance, réactivité et précision.