Les grands modèles linguistiques (LLM) ont pris le monde de l'IA par la tempête, mais tout ce qui est construit sur eux n'est pas prêt à la production. générer beaucoup de buzz, leur performance dans le monde réel est... bien, écrasante. Nous sommes en train de gagner du terrain en tant que manière plus pragmatique et évolutive d’appliquer l’IA. AI Agents Agentic Workflows Agents de l'IA: toujours cool, mais pas assez prêt La précision qui ne peut pas être confiée Les agents de l'IA ont l'air délicats dans les vidéos de démonstration. mais en pratique? Prenez Il réussit juste de la précision que vous attendriez d'un humain effectuant les mêmes tâches. Il y a de meilleurs résultats, mais il y a encore par rapport à la performance humaine de plus de 70%. Claude's ACI (AI Agent Computer Interface) 14% Operator 30–50% 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Agent 
 Success Rate 
 Human Benchmark 
 
 
 
 
 Claude ACI 
 14% 
 >70% 
 
 
 
 
 OpenAI Operator 
 30-50% 
 >70% Claude ACI 14 % > 70 % opérateur ouvert 30 à 50 % > 70 % Que ce soit en cliquant sur le mauvais bouton ou en comprenant mal les commandes de l'utilisateur, les agents d'IA ne sont pas encore là. Mauvaise adaptabilité = taux d’échec élevé La plupart des agents d'IA ne peuvent pas s'adapter de manière dynamique aux changements tels qu'une publicité pop-up ou une interface utilisateur légèrement mise à jour. Coût élevé, retour faible API personnalisées. Logique spécifique à la tâche. Débogage sans fin. Tout cela fait de la construction et de l'échelle des agents d'IA un jeu coûteux. Certaines estimations montrent - et c'est après un gros investissement dev. agent success rates below 20% Où cela nous laisse-t-il donc ? Agentic Workflow : l’alternative plus intelligente et plus simple Au lieu de construire un Le flux de travail d'agent divise les tâches en et permet aux composants spécialisés de gérer chacun d'eux. Faites tout well-defined steps Pensez-y comme le Petites tâches axées sur le but liées ensemble en un tout significatif. "microservices" version of AI 1 Qu’est-ce qu’un workflow d’agent ? Il s’agit d’une approche structurée dans laquelle les LLM ou les outils sont orchestrés pour : 
 
 
 
 
 Récupérer des informations Transformer ou analyser Alimentation pour la prochaine étape Livraison des résultats finaux Contrairement aux agents d'IA de bout en bout, les flux de travail d'agent sont transparents, plus faciles à déboguer et plus faciles à utiliser. . beaucoup plus fiable 
 
 Dans une étude, les travailleurs du savoir passent jusqu’à 30% de leur temps à rechercher et à organiser l’information. Dans une étude, les travailleurs du savoir passent jusqu’à 30% de leur temps à rechercher et à organiser l’information. Agentic RAG : personnalisation à l’échelle C’est une évolution cool (Génération augmentée de récupération). Au lieu de répondre à des questions avec des données publiques, il: Agentic RAG 
 
 
 
 Tire vos données (PDF, bases de données, notes de réunion) Créer un contexte cohérent Et puis utilisez les LLM pour générer des réponses intelligentes et personnalisées Des outils comme Ce sont des premiers pas dans cette direction – imaginez la réalisation d’un projet de recherche complexe et en plusieurs étapes à travers quelques conseils et obtenez un résumé détaillé. ChatGPT’s Deep Research Le flux de travail d'agent sera-t-il la prochaine grande chose? Honnêtement, ça se passe déjà. Comparé aux agents fragiles, les flux de travail des agents : 
 
 
 
 Résoudre des problèmes d'affaires réels tels que la recherche transversale de documents ou le reporting automatisé Modulaires – faciles à intégrer sans déchirer votre pile Adaptez-vous aux besoins d’entreprise d’aujourd’hui tels que la lutte contre les données, la synthèse de contenu et l’automatisation des flux de travail Qu’il s’agisse de pipelines de commande de commerce électronique, de recherches de diagnostic médical ou de parcours éducatifs personnalisés, ces flux de travail trouvent une traction dans les industries. Et surtout : ils . work Pensées finales Le rêve des agents d’IA n’est pas mort – il prend plus de temps que prévu. C’est changer la façon dont nous travaillons, une tâche à la fois. Agentic Workflow Dans un monde qui récompense la pratique, peut-être que la prochaine grande chose n’est pas un super-assistant numérique. Résoudre de vrais problèmes aujourd’hui. ensemble Parce que dans la technologie, les idées qui s'accrochent ne sont pas les plus flatteuses - ce sont celles qui font le travail.

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