Les agents autonomes sont la prochaine évolution des LLMs : ils reçoivent un objectif et l’exécutent seuls en utilisant des outils, en se corrigeant et en orchestrant des sous-agents.
Chatbot vs Agent, architecture (LLM + outils + mémoire), risques, bonnes pratiques de déploiement
Protocoles et outils clés
Outil / Protocole
Rôle
MCP (Model Context Protocol)
Standard ouvert pour connecter un agent à des outils externes (fichiers, APIs, apps)
OpenAI Function Calling
Permet au LLM d’appeler des fonctions définies dans le code
LangChain / LangGraph
Frameworks pour orchestrer des agents et des chaînes de raisonnement
AutoGPT / CrewAI
Frameworks d’agents autonomes open-source
Niveaux d’autonomie
Niveau 1 — Assisté : L'humain valide chaque action
Niveau 2 — Supervisé : L'humain valide les actions critiques (Human-in-the-loop)
Niveau 3 — Autonome : L'agent agit seul dans un périmètre défini
Niveau 4 — Agentique : Multi-agents orchestrés, objectifs complexes, longue durée