Créer et définir le périmètre des agents

Création et définition du périmètre des agents IA dans Tulip

Présentation

La création et le déploiement d’agents IA dans Tulip rationalisent les opérations en automatisant les flux de travail, en interprétant les données et en fournissant des informations exploitables. La réussite d’un agent repose sur une définition claire de son objectif, de ses limites et de la valeur métier escomptée. Cet article propose des étapes pratiques et des bonnes pratiques pour planifier, concevoir et configurer de manière fiable des agents adaptés à votre environnement.

Pourquoi la définition du périmètre est-elle importante ?

Un agent dont le périmètre est bien défini : - Fournit des résultats précis, en minimisant l’ambiguïté. - Réduit le temps de développement et les retouches en affinant l’objectif. - Simplifie les tests et l’évaluation grâce à des critères de réussite clairs. - Renforce la confiance des utilisateurs grâce à des résultats fiables et prévisibles.

Étapes clés de la création et de la définition du périmètre d’un agent IA

1. Définir l’objectif de l’agent

Commencez par répondre aux questions suivantes : - Quel problème ou quelle tâche spécifique cet agent va-t-il traiter ? - Qui sont les utilisateurs visés (par exemple, opérateurs, superviseurs, ingénieurs) ? - Quelle valeur ou quel résultat doit-il apporter ?:::(Info) (Tip)
Write a one-sentence description, e.g.:
“This agent generates a daily summary of shift activities for line supervisors.”
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2. Définir les limites et les contraintes

Décrivez clairement ce que l’agent doit et ne doit pas faire : - Inclus : les types de données, d’actions ou de requêtes que l’agent peut traiter. - Exclus : tout ce qui ne relève pas de son champ d’application prévu.

3. Définir les besoins en données

Documentez les données d’entrée dont l’agent a besoin et les résultats qu’il produira : - Entrées : tableaux de données, invites utilisateur, contexte, intégrations. - Sorties : rapports, réponses, actions suggérées. - Accès : privilèges système ou sources de données nécessaires.

4. Concevoir les invites et les instructions de l’agent

Rédigez une invite précise et claire pour l’agent. Précisez : - Son rôle ou objectif principal. - Les tâches à effectuer. - Les consignes de comportement (ton, format, règles d’escalade). - Comment gérer les cas limites ou les données manquantes.

5. Sélectionnez et configurez les outils

Répertoriez les outils Tulip, les API ou les intégrations dont l’agent a besoin.
Configurez les accès et les autorisations selon les besoins.

6. Définir les cas de test et les évaluations avant le déploiement

Élaborez des cas de test (« évaluations ») clairs qui reflètent des scénarios d’utilisation réels. Pour chacun d’entre eux, précisez : - L’entrée ou l’instruction. - Le résultat attendu. - Les critères de réussite.

:::(Warning)See the Evaluations article for more.
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7. Réviser et itérer

Partagez le périmètre et la configuration de votre agent afin de recueillir les commentaires des parties prenantes.
Testez dans un environnement de test, recueillez les retours d’expérience et itérez avant le déploiement complet.

Liste de contrôle de référence rapide

• Objectif et groupe d’utilisateurs clairement définis.
• Les tâches incluses et exclues du périmètre sont répertoriées.
• Les exigences en matière d’entrées et de sorties sont documentées.
• Les invites et les instructions destinées aux agents sont claires.
• Les outils et les autorisations sont configurés.
• Les cas de test (évaluations) sont rédigés.
• Un plan de révision et de retour d’expérience après le lancement est en place.

Pour en savoir plus

• [tulip.co/docs/ai-agents">AI Agent Overview](https://support.<span translate=) - Familiarisez-vous avec les agents IA dans Tulip
• [tulip.co/docs/agent-evaluations">Agent Evaluations](https://support.<span translate=) - Découvrez comment créer des évaluations efficaces
• [tulip.co/overview/tulip-ai-agent-library">AI Agent Library](https://library.<span translate=) - Découvrez la bibliothèque complète des agents IA dans Tulip