Multi-agents : faire collaborer plusieurs IA

Quand une tâche est complexe, on peut combiner plusieurs agents spécialisés qui collaborent. C'est l'approche multi-agents.

1. Pourquoi plusieurs agents ?

• Spécialisation : un agent excellent dans le code, un autre dans la rédaction, un autre dans la recherche
• Parallélisation : plusieurs agents travaillent en même temps
• Vérification croisée : un agent vérifie le travail d'un autre
• Modularité : on remplace un agent sans tout casser

2. Pattern Supervisor (le plus courant)

Un agent chef de projet orchestre des agents spécialisés.

         [Supervisor]
        /     |      \
  [Researcher][Writer][Critic]

Le supervisor :

1. Reçoit la tâche
2. La décompose
3. Délègue à l'agent spécialiste approprié
4. Synthétise les résultats

Ex : pour rédiger un article →

• Researcher cherche les sources
• Writer rédige
• Critic relit et propose des améliorations
• Supervisor assemble la version finale

Le pattern Supervisor : un agent chef de projet délègue à trois agents spécialisés, l'un cherche les sources, l'autre rédige, le dernier relitFermer

3. Pattern Swarm (essaim)

Des agents pairs, sans hiérarchie, qui se passent la tâche selon leurs compétences.

User → Agent A → "je passe à B pour cette partie" → Agent B → ...

Utilisé par OpenAI Swarm, par exemple. Plus fluide pour des dialogues conversationnels.

4. Pattern Hierarchical

Des équipes d'agents avec leur propre sous-supervisor.

          [CEO Agent]
         /          \
  [Team Lead 1]   [Team Lead 2]
     /     \          /    \
  [A]    [B]      [C]   [D]

Utile pour des tâches très complexes (projets entiers).

5. Frameworks multi-agents

• CrewAI (Python) : très accessible, orienté équipes
• LangGraph : graphes d'états pour orchestrer
• AutoGen (Microsoft) : conversations entre agents
• OpenAI Swarm (expérimental)

6. Pièges fréquents

• Sur-ingénierie : un seul bon agent est souvent suffisant
• Coût explosif : 5 agents = 5x les appels LLM
• Boucles : deux agents qui se demandent mutuellement
• Coordination : qui décide quand on s'arrête ?

7. Quand ça vaut le coup

• Tâche avec étapes vraiment distinctes et nécessitant différents savoir-faire
• Volume important justifiant le coût
• Besoin de vérification automatique

Si un seul prompt bien écrit fait le job, reste sur un seul agent.