Construire des systèmes d'agents IA efficaces : leçons de UserJot

UserJot a expérimenté la construction d'un système d'IA multi-agents pour analyser les retours clients à grande échelle et générer automatiquement des entrées de journal des modifications. L'auteur partage les enseignements clés, en se concentrant sur une architecture à deux niveaux : les agents primaires gèrent le contexte et la décomposition des tâches, tandis que les sous-agents sans état se concentrent sur des tâches individuelles. L'efficacité provient de la décomposition des tâches (verticale et horizontale), des protocoles de communication structurés, de la spécialisation des agents et de modèles d'orchestration comme MapReduce. L'article souligne l'importance de l'absence d'état, des stratégies de gestion du contexte et des mécanismes de gestion des erreurs, en offrant des conseils d'optimisation des performances et des métriques de surveillance.