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L'Essor des Agents IA : Comment Construire des Agents Intelligents avec Ruby on Rails

Vous avez probablement entendu parler de ChatGPT et des chatbots, mais connaissez-vous les agents IA ? Ces systèmes intelligents représentent la prochaine étape de l'intelligence artificielle, capables d'agir de manière autonome pour accomplir des tâches complexes. Dans cet article, nous allons explorer ce que sont les agents IA, comment les construire avec Ruby on Rails, et les meilleures pratiques pour les développer de manière éthique et efficace.

Qu'est-ce qu'un Agent IA ?

Définition et Concepts Clés

L'IA agentique (agentic AI) désigne l'idée que l'intelligence artificielle possède une forme d'autonomie - elle peut agir sans être constamment sollicitée, prendre des mesures pour atteindre un objectif et se comporter de manière plus humaine.


Les agents sont les systèmes logiciels qui concrétisent cette vision. Contrairement aux simples chatbots, ils peuvent :

  1. Agir de manière autonome
  2. Prendre des décisions contextuelles
  3. Comprendre et mémoriser le contexte
  4. Enchaîner des tâches sans programmation explicite


Un agent typique comprend quatre composants essentiels :

  1. Un objectif ou une mission claire
  2. Des outils pour interagir avec l'environnement
  3. Un planificateur ou orchestrateur pour coordonner les actions
  4. Une mémoire à court et long terme pour maintenir le contexte

Agents vs Workflows : Quelle Différence ?

Il ne faut pas confondre les agents avec les workflows, même si les deux concepts sont liés. Un workflow suit des étapes prédéfinies et rigides, tandis qu'un agent s'adapte et apprend. Imaginez un workflow comme une recette de cuisine stricte, et un agent comme un chef expérimenté qui peut improviser selon les ingrédients disponibles !



Aspect
Workflow
Agent
Fléxibilité
Limité, basé sur des règles
Elevée, basé sur des modèles
Apprentissage
Minimal
Capable d'apprendre et s'adapter
Gestion d'imprévus
Faible
Excellente


Types d'Agents IA


Il existe plusieurs catégories d'agents, chacune adaptée à des cas d'usage spécifiques :


  1. Agents d'apprentissage : Ils s'améliorent avec l'expérience, apprenant de chaque interaction et adaptant leur comportement.
  2. Agents basés sur l'utilité : Ils optimisent leurs actions selon un objectif défini, utilisant des compromis pour maximiser les performances globales.
  3. Agents basés sur un modèle : Ils maintiennent une représentation interne du monde pour prendre des décisions au-delà des données immédiates.
  4. Agents orientés objectif : Ils travaillent vers un but défini et planifient leurs actions en conséquence.
  5. Agents réflexes simples : Ils réagissent directement aux stimuli sans mémoire ni planification complexe.

Applications Concrètes des Agents IA

Les agents trouvent leur place dans de nomb reux domaines :

  1. Support client automatisé : gestion autonome des tickets et résolution de problèmes
  2. Détection de menaces sécuritaires : surveillance et réponse aux incidents
  3. Assistants de voyage : planification et réservation personnalisées
  4. Agents de programmation : génération de code et création automatique de pull requests


Chez GitHub, l'équipe Copilot développe des agents capables de créer automatiquement des PR à partir d'issues, révolutionnant la façon dont nous abordons le développement logiciel.

Construire un Agent avec Ruby on Rails

Architecture et Composants Essentiels

Pour créer un agent robuste en Rails, nous devons implémenter plusieurs couches fondamentales :


1. La Couche d'Outils avec MCP


Le Model Context Protocol (MCP) est un standard développé par Anthropic qui définit comment les modèles IA découvrent et appellent des outils externes de manière sécurisée. C'est comme donner à votre agent une boîte à outils universelle !


Pour bien comprendre les MCPs et implémenter un serveur MCP avec Rails allez-vous l'article Comment concevoir des applications AI-Ready avec Rails.



def setup_zendesk_integration
mcp_server = MCPServer.new(service: 'zendesk')
mcp_server.authenticate(api_key: ENV['ZENDESK_API_KEY'])
@agent.add_tool(mcp_server)
end


2. Gestion de la Mémoire


Mémoire à long terme : Stockée dans une table de base de données simple avec `role`, `content`, et `run_id`. Après chaque réponse du planificateur, appel d'outil ou saisie utilisateur, une ligne est ajoutée dans `agent_memories`.


class AgentMemory < ApplicationRecord
belongs_to :agent_run
validates :role, inclusion: { in: %w[user assistant system tool] }
validates :content, presence: true
scope :recent, -> { order(created_at: :desc).limit(50) }
end


Mémoire à court terme (State Store) : Un store d'état qui sert de source unique de vérité pour l'exécution courante de l'agent.


class AgentRun < ApplicationRecord
# Colonne JSONB pour stocker l'état de travail
store_accessor :state_data, :current_plan, :tool_outputs, :retry_count
def set_pointer(key, value)
self.state_data ||= {}
self.state_data["pointer_#{key}"] = value
save!
end
end


3. Orchestration des Agents


L'orchestration est le cerveau de votre agent - elle planifie, exécute et supervise le travail multi-étapes :


class AgentOrchestrator
def process_next_step(run)
# Demander au planificateur la prochaine action
plan = request_plan_from_llm(run)
# Stocker le plan brut
run.workflow_steps.create!(
step_type: 'plan',
content: plan
)
# Vérifications des politiques et garde-fous
return false unless validate_plan(plan)
# Exécuter l'action via MCP
result = execute_tool_action(plan['tool'], plan['parameters'])
# Fusionner les résultats dans le contexte
run.merge_tool_result(result)
plan['action'] == 'finished'
end
end


4. Planification Intelligente


La planification transforme un objectif en séquence d'étapes vérifiables. Nous utilisons quatre tactiques principales :


- Composition de sous-objectifs : diviser un grand objectif en étapes plus petites

- Réflexion : analyser les résultats et décider des améliorations

- Auto-critique : évaluer les résultats selon des critères définis

- Chaîne de pensée : raisonnement interne sur les prochaines actions


def plan_next_action(context)
prompt = build_planning_prompt(context)
response = llm_client.complete(
messages: prompt,
response_format: { type: "json_schema", schema: action_schema }
)
JSON.parse(response.choices.first.message.content)
end


Meilleures Pratiques pour le Développement d'Agents

Architecture Modulaire et Maintenable

Les agents sont des systèmes complexes et étroitement couplés. Une architecture modulaire est cruciale car l'écosystème évolue rapidement - les stratégies d'outillage changent tous les quelques mois !

Garde-fous et Politiques

Implémentez des vérifications essentielles :

  1. Contrôles de politique d'accès
  2. Limites de taux d'appels
  3. Validation des entrées utilisateur
  4. Points de confirmation humaine
class PolicyGate
def validate_action(user, action, parameters)
return false unless user.can_perform?(action)
return false if rate_limit_exceeded?(user)
return false unless valid_parameters?(parameters)
true
end
end

Modifications de Prompts Minimales

Une petite modification apparemment anodine peut casser complètement votre agent. Une phrase au lieu d'un paragraphe - c'est la règle d'or ! Les LLM sont sensibles et une guidance excessive peut les faire halluciner de nouvelles actions ou casser les contrats JSON.

Même si cela devient de moins en moins vrai, éviter les modifications trop fréquentes et surtout versionnez les.

Tests Extensifs et Observabilité

Mettez en place des évaluations nocturnes automatisées et des harnais de test pour verrouiller les comportements. Tout ce que fait l'agent doit être tracé, inspecté et explicable - c'est essentiel pour la responsabilité et la confiance.

L'Avenir des Agents IA

Agents Plus Humains


L'anthropomorphisation (oui, c'est un vrai mot !) va s'intensifier. Les agents développeront des personnalités distinctes, construiront des relations avec les utilisateurs et s'aligneront sur les valeurs des marques.


Hiérarchies de Sous-agents


L'avenir verra des architectures où chaque sous-agent a sa propre responsabilité, suivant le principe de responsabilité unique (SRP) que nous connaissons bien. Fini les agents monolithiques !


Workflows Natifs


Au lieu de bricoler des workflows autour d'un LLM, les futurs systèmes modéliseront nativement les workflows avec branchements, reprises, points de contrôle et rollbacks.


Considérations Éthiques


Transparence et Responsabilité


Les utilisateurs doivent comprendre ce que fait l'agent et pouvoir l'influencer. L'observabilité n'est pas qu'une question technique - c'est un impératif éthique.


Biais et Équité


Questionnez les LLM que vous utilisez. Sont-ils biaisés ? Le "dogfooding" (utiliser vos propres outils) est essentiel pour détecter ces problèmes.


Sécurité et Politiques de Rétention


Mettez en place des politiques claires de sécurité et de rétention des données. Vos agents manipulent des informations sensibles !


Augmentation vs Remplacement


Concentrons-nous sur l'augmentation des capacités humaines plutôt que sur le remplacement des développeurs. Les agents doivent nous permettre de nous concentrer sur ce qui compte vraiment - comme passer plus de temps avec nos proches !


Conclusion


Les agents IA représentent une évolution fondamentale dans la construction de systèmes logiciels. Nous passons de paradigmes de programmation traditionnels vers des systèmes qui raisonnent, apprennent et s'adaptent. Avec Ruby on Rails, nous avons tous les outils nécessaires pour construire des agents robustes et éthiques.


Si vous souhaitez apprendre à rendre vos applications AI-Native, allez-voir mon article sur le protocol MCP et comment l'implémenter dans Rails.



Vous pouvez retrouver la vidéo d'origine sur Youtube :




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