Construire son premier agent IA : les bases

Passer d’un chatbot à un agent repose sur quelques briques simples. Voici la structure minimale pour démarrer — celle que nous appliquons sur AI-Automate avec Hermes.

1. La boucle agentique

Un agent fonctionne en boucle :

1. Observer — l’état courant (message utilisateur, résultat d’un outil, logs).
2. Décider — quelle action entreprendre ensuite.
3. Agir — appeler un outil ou produire une réponse finale.
4. Recommencer — jusqu’à atteindre l’objectif ou la limite d’itérations.

Sans cette boucle, vous avez un LLM qui répond une fois. Avec elle, vous avez un système qui persiste vers un but.

2. Les outils (tool use)

L’agent ne se contente pas de répondre : il appelle des fonctions :

• recherche web ou RSS ;
• lecture / écriture de fichiers ;
• requêtes API (GLPI, Dify, n8n…) ;
• exécution de scripts.

Le modèle choisit quel outil utiliser et avec quels arguments. Décrivez chaque outil clairement (nom, paramètres, cas d’usage) — la qualité des descriptions conditionne la fiabilité.

3. Le protocole MCP

Le Model Context Protocol standardise la découverte et l’appel d’outils externes. Un serveur MCP expose des capacités ; l’agent les consomme de façon uniforme, quel que soit le modèle.

Avantages : interopérabilité, réutilisation des connecteurs, séparation entre « cerveau » (LLM) et « mains » (outils).

4. Garde-fous indispensables

Risque	Mitigation
Boucle infinie	Plafond d’itérations (ex. 10–20)
Action dangereuse	Validation humaine ou liste blanche
Opacité	Journalisation de chaque étape
Coût tokens	Résumé de contexte, modèles adaptés par tâche

5. Première implémentation

Ordre recommandé :

1. Un objectif étroit (ex. « résumer ce flux RSS »).
2. Deux outils maximum au départ.
3. Logs lisibles en console ou fichier.
4. Test sur 5 cas réels avant d’élargir.

Ensuite : ajoutez mémoire (historique structuré) et RAG pour ancrer les réponses dans vos données — voir le guide Mettre en place un RAG.