Rôles et spécialisations des agents
Attribuez à chaque agent un rôle précis (planificateur, programmeur, critique, exécutant) : ils seront plus performants qu’un agent généraliste.
Rôles et spécialisations des agents est une leçon AI Agents gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 3 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage AI Agents, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours AI Agents comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Pourquoi la spécialisation est utile
Un agent ciblé, doté d’une invite précise et d’un petit ensemble d’outils, est plus efficace qu’un généraliste qui possède tout. Raisons :
- Les invites peuvent être plus longues et plus précises pour chaque rôle
- Les descriptions des outils sont plus claires (moins d’options susceptibles de perturber le modèle)
- Le débogage et l’évaluation sont plus faciles
- Chaque agent peut utiliser une taille de modèle différente
Rôles courants
- Planificateur — décompose les tâches en étapes
- Chercheur — recueille les informations
- Programmeur — écrit le code
- Réviseur / critique — détecte les défauts
- Éditeur — peaufine la sortie
- Exécutant — exécute les commandes et les outils
Define a Role Clearly
RESEARCHER_PROMPT = '''
You are Researcher. Your job is to gather facts.
Never write code. Never make final decisions.
Return 3-5 sourced findings with URLs.
When finished, end your message with: HANDOFF: planner
'''
print(RESEARCHER_PROMPT.strip())
Outils propres à chaque rôle
Liste d’outils strictement autorisés pour chaque rôle :
researcher_tools = ['web_search', 'fetch_url']
coder_tools = ['read_file', 'write_file', 'run_python']
reviewer_tools = [] # critique-only, no tools
print("Researcher tools:", researcher_tools)
print("Coder tools:", coder_tools)
print("Reviewer tools:", reviewer_tools)
Modèles propres à chaque rôle
Utilisez des modèles peu coûteux pour les rôles simples et de grands modèles pour les rôles difficiles :
ROLE_MODELS = {
'planner': 'gpt-4o', # critical role
'researcher': 'gpt-4o-mini', # routine
'coder': 'gpt-4o', # hard
'reviewer': 'claude-sonnet-4-5' # second opinion
}
for role, model in ROLE_MODELS.items():
print(f"{role}: {model}")
Critique entre modèles
Pour améliorer la qualité, utilisez une autre famille de modèles pour la critique. Cela réduit les erreurs dues aux biais partagés :
- Programmeur : GPT-4
- Réviseur : Claude
- Si les deux sont d’accord, déployez ; sinon, faites remonter le problème
Protocole de transmission
Les agents ont besoin d'un moyen clair de se transmettre le travail. Voici une convention simple :
# Each message ends with one of:
HANDOFF: <role_name>
FINAL: <answer>
ABORT: <reason>Spécialisation par type de tâche
Certaines équipes ajoutent des experts du domaine :
- Réviseur juridique pour la conformité
- Réviseur de sécurité pour la sûreté du code
- Spécialiste du domaine pour les connaissances sectorielles
Limites par rôle
Des limites par rôle empêchent l'emballement :
MAX_ROLE_INVOCATIONS = {
'planner': 3,
'researcher': 5,
'coder': 10,
'reviewer': 3
}
for role, cap in MAX_ROLE_INVOCATIONS.items():
print(f"{role}: max {cap} invocations")
Ne vous spécialisez pas à l'excès
Passer de 3 rôles à 30 entraîne des problèmes : la sélection par le superviseur devient peu fiable, la latence augmente considérablement et la plupart des « spécialistes » font le même travail.
Ajoutez des rôles uniquement lorsque vous mesurez un avantage réel.
Évaluation de chaque rôle
Évaluez chaque rôle indépendamment :
- Évaluation du chercheur : renvoie-t-il des faits accompagnés de leurs sources ?
- Évaluation du programmeur : le code se compile-t-il et réussit-il les vérifications ?
- Évaluation du réviseur : détecte-t-il les bogues connus ?
Composabilité
Les rôles peuvent être réutilisés dans plusieurs systèmes d'agents. Un chercheur bien réglé convient aussi bien à un flux de travail de rédaction de documents qu'à un flux de vérification des faits.
Pourquoi des rôles ?
Quel est le principal avantage d'attribuer un rôle clair à chaque agent ?
Récapitulatif
Planifier -> Rechercher -> Programmer -> Réviser constitue une excellente chaîne de traitement par défaut. Des invites précises, des outils ciblés, des modèles par rôle et un protocole de transmission. Ajoutez des rôles uniquement lorsqu'un avantage mesuré existe.
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Rôles et spécialisations des agents » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Rôles et spécialisations des agents » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours AI Agents, passe à CoddyKit PRO. Le cours AI Agents comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Rôles et spécialisations des agents » ?
Attribuez à chaque agent un rôle précis (planificateur, programmeur, critique, exécutant) : ils seront plus performants qu’un agent généraliste. Tu pratiques AI Agents avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer AI Agents ?
Aucune expérience préalable n'est requise. AI Agents sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 3 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Rôles et spécialisations des agents » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon AI Agents ?
Oui. Chaque leçon AI Agents inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Multi-agents fondés sur la conversation (AutoGen)
- Superviseurs hiérarchiques (orchestrateur et exécutants)
- Rôles et spécialisations des agents
- Protocoles de communication (bus de messages)