Agent IA - Meilleures pratiques

Les Agents IA sont de puissants collègues numériques qui associent l\'IA générative à l\'automatisation. Pour obtenir les meilleurs résultats, suivez ces meilleures pratiques, tirées de l\'expérience réelle et de conseils d\'experts.

Maintenez les agents concentrés
  • Portée restreinte : chaque agent doit résoudre un problème clair. Évitez les agents polyvalents qui essaient d\'en faire trop. Par exemple, dans un grand flux de travail, utilisez un agent superviseur qui délègue des tâches à des agents spécialisés (par exemple, superviseur des réclamations → agent des détails de la réclamation + agent de vérification de la fraude + agent d\'approbation).
  • Évitez la surcharge d\'outils : conservez un nombre d\'outils peu élevé (≤ 10 est appliqué). Avoir trop d\'outils provoque de la confusion et des taux d\'échec plus élevés.
Choisissez entre automatisation et Agent
  • Utilisez une automatisation déterministe : les automatisations, les processus et les Tâches API sont les mieux adaptés aux étapes qui peuvent être scriptées et maintenues de manière fiable.
  • Utilisez les Agents IA  : les mieux adaptés aux tâches de raisonnement, de flexibilité ou de prise de décision dynamique. Ne vous fiez pas systématiquement aux agents pour tout ; la plupart des processus resteront des automatisations standard.
Évitez le traitement par lots dans un seul agent
  • Pas de grands tableaux/listes : ne fournissez pas à un agent des données en masse (par exemple, 20 identifiants de réclamation).
  • Bouclez en dehors de l\'agent : utilisez un processus ou un robot pour envoyer un article à la fois.
  • Exemple : un processus parcourt les lignes d\'un tableau de réclamations et appelle l\'agent pour chaque ligne.
Utilisez des outils fictifs ou de validation

  • Si votre agent omet parfois des résultats requis, ajoutez un outil de suivi/validation.

  • Cet outil se contente de renvoyer ce que l\'agent a fourni et signale ce qui manque.

  • Les agents sont plus susceptibles de remarquer des lacunes et de faire appel à un humain lorsqu\'un tel outil est présent.

Collaboration avec un humain pour la fiabilité

  • Incluez toujours un moyen pour les humains de vérifier ou de compléter les données manquantes.

  • Stratégie d\'intégration progressive :

    • Commencez par Révision humaine à 100 % des sorties d\'agent.

    • À mesure que la confiance augmente, réduisez la révision (par exemple, 50 %, puis 10 %).

    • Finalement, seuls les cas d\'exception sont revus.

  • Cela crée la confiance au fil du temps et empêche une dépendance excessive à des agent non testés.

Rédigez des invites équilibrées
  • Soyez clair et concis : Être trop vague provoque de la confusion ; trop prescriptif, de la rigidité.
  • Évitez les longues invites : les instructions de type dissertation réduisent la précision.
  • Fournissez un contexte : donnez-en juste assez pour la sélection des outils et la prise de décision.
Structurez les entrées et les sorties pour l\'automatisation
  • Utilisez des variables structurées : préférez `claim_id`, `policy_id` aux chaînes JSON uniques.
  • N\'utilisez JSON que lorsque c\'est nécessaire : Appliquez-le uniquement si vous l\'intégrez directement avec des API.
  • Compatible avec l\'automatisation : Les variables structurées sont plus faciles à traiter en aval.
Essayez et améliorez
  • Essais divers : exécutez à la fois le scénario nominal et les cas particuliers.
  • Tirer parti des journaux de gouvernance : analysez le raisonnement, les appels d\'outils et les lacunes de données.
  • Itérez rapidement : ajustez en continu les invites, les résultats et les outils.
Concevez pour la fiabilité

  • Validez les résultats (aucune valeur nulle dans les champs obligatoires).

  • Ajoutez des chemins de gestion des erreurs pour les données manquantes ou incohérentes.

  • Utilisez Data Tracker ou des outils factices pour améliorer les vérifications d\'exhaustivité.