🏗️ Du robot QA à l'agent de tâche: un guide d'architecture

TL;DR : Arrêtez de créer des chatbots qui se contentent de répondre aux questions. Commencez à créer des agents de tâches qui réalisent réellement le travail.

Ce guide explique le passage architectural des robots d'assurance qualité monolithiques aux agents de tâches utilisant des règles statiques, des compétences dynamiques et des hooks déterministes, avec des exemples de code concrets et des références open source.

Illustration d'une architecture système d'agent de tâche montrant l'interaction entre différents composants

1. Le changement de base: Bot QA → Agent de tâche

La plupart des systèmes d'IA d'aujourd'hui sont encore des chatbots de questions-réponses bourrés de contexte :

• Ils répondent bien aux questions

• Ils hallucinent sous pression

• Ils manquent de garanties en matière d'exécution, de sécurité et de cohérence

💡 L’idée clé: ne faites pas évoluer le contexte. Structurez-le.

2. L'architecture à trois couches

🧱 1. Contexte Statique — Règles (Toujours Actives)

•Modèle mental: Manuel de l'employé
•Toujours chargé
•Définit l'identité, les standards de code, les contraintes comportementales
•Prévient les hallucinations et la dérive de style
•Petit, stable, modifiable par l'homme

🛠️ 2. Contexte Dynamique — Compétences (À la Demande)

•Modèle mental: Boîte à outils
•Chargé uniquement lorsque nécessaire
•Chaque compétence est une capacité auto-contenue
•Garde la fenêtre de contexte propre

⚓ 3. Hooks Déterministes — Garde-fous

•Modèle mental: Couche de Sécurité + Conformité
•Non probabiliste
•S'exécute avant / après le raisonnement LLM
•Force les règles qui ne doivent jamais échouer

3. Structure de projet recommandée

mon-agent-de-tâches/
├──.cursorrules
├── main.py
├── outils/
│ └── linear_mcp.py
└── README.md

4. Exemple de contexte statique:.cursorrules

# RÔLE
Vous êtes un ingénieur Python senior axé sur les systèmes de production.

# RÈGLES
- N'utilisez JAMAIS print() pour le débogage
- TOUJOURS des fonctions d'indice de type
- Proposer un plan si vous touchez > 3 fichiers

# COMPORTEMENT
- Soyez concis
- Poser des questions de clarification si nécessaire

Référence: https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules

5. Exemple de compétence dynamique (MCP)

à partir de mcp.server.fastmcp importer FastMCP

mcp = FastMCP("DevTools")

@mcp.tool()
def create_linear_ticket(titre: str, priorité: str = "low") -> str:
    ticket_id = f"LIN-{hash(title) % 10000}"
    return f "Ticket créé {ticket_id} avec priorité = {priority}"

si __name__ == "__main__":
    mcp.run()

Référence: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

6. Exemple de crochet déterministe

def compliance_check_hook(state):
    user_input = state["messages"][-1].content.lower()
    if "password" in user_input or "api_key" in user_input:
        return {"error": "Violation de sécurité détectée"}
    return agent_node(state)

Référence: https://langchain-ai.github.io/langgraph/

Si votre agent répond uniquement aux questions, c'est un chatbot. S'il exécute le travail de manière fiable, il s'agit d'un agent de tâche.