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Agents IA

Un agent est l'entité réutilisable qui porte la configuration d'une vérification par IA : quel rôle joue l'IA, quel objectif elle poursuit, quelles contraintes respecter, quel modèle utiliser. Un même agent peut être utilisé dans plusieurs pipelines, via un nœud Agent IA.

Tous les agents sont, à ce jour, systématiquement pilotés par un modèle de langage (LLM) — il n'existe pas de type d'agent « règle 100 % déterministe » distinct. Ce qui s'en rapproche le plus est intégré à l'intérieur du raisonnement IA via des outils MCP : par exemple, le connecteur hunspell (correction orthographique), relié à un agent par un nœud Connecteur MCP, est exécuté systématiquement en amont de l'appel au LLM, de façon déterministe, et ses résultats non repris par l'IA sont réinjectés après coup — combinant ainsi la fiabilité d'un contrôle mécanique avec le raisonnement du LLM. Voir Connecteurs MCP.

Agents livrés par défaut​

Trois agents métier sont fournis en standard avec chaque organisation :

  • Orthographe — orthographe, grammaire et conjugaison.
  • Contrôle des dates — cohérence des dates du document.
  • Validation des prix — cohérence des calculs financiers (totaux, remises, TVA…).

Configurer un agent​

Les agents se créent et se consultent depuis Manager → Designer, dans le dossier de l'arborescence où vous souhaitez les ranger.

Un manager détenant Agents IA — écriture (profil « Création pipeline ») configure, pour chaque agent :

  • Nom et description affichés dans l'interface.
  • Rôle / Objectif / Contraintes — trois champs structurés qui composent le prompt envoyé à l'IA (respectivement message système, complément système et message utilisateur), ou un prompt brut complet en mode avancé.
  • Modèle IA par défaut (voir Modèles de langage).
  • Passes d'extraction — pour découper la tâche de l'agent en plusieurs sous-passes ciblées (par exemple, l'agent Orthographe applique 3 sous-passes internes).
  • Signature d'auteur affichée dans les commentaires produits dans le document.

Trois ressources ne se configurent pas sur l'agent mais se relient à ses pattes dans un pipeline donné : les bases de connaissances (nœud RAG), les compétences et les connecteurs MCP. Le même agent peut ainsi être outillé différemment d'un pipeline à l'autre.

Chaque nœud Agent IA d'un pipeline peut aussi surcharger localement (pour ce pipeline uniquement) le modèle IA, le rôle/l'objectif/les contraintes, et activer l'usage des documents supports — sans modifier la configuration globale de l'agent partagé.