Agentic AI
L’Agentic AI désigne les systèmes d’intelligence artificielle capables de poursuivre un objectif en organisant une succession d’actions, en utilisant des outils et en adaptant leur comportement aux résultats obtenus.
Contrairement à une utilisation conversationnelle classique des LLM, un système agentique repose sur des boucles de décision, d’exécution et de vérification, intégrées dans un environnement logiciel contrôlé.
Ce mémo rassemble les principaux concepts, les mécanismes d’orchestration et les bonnes pratiques permettant de concevoir, configurer et exploiter des agents IA dans des projets de développement.
🧱 Fondations et architecture#
- Fondamentaux des agents IA (LLM, agent, workflow, autonomie, outils)
- Architecture et Harness (runtime, contexte, état, outils, permissions, sandbox)
- Boucles agentiques (reasoning, planning, action, observation, feedback, arrêt)
⚙️ Configuration et développement#
- Instructions et prompting (system prompts, hiérarchie des instructions, contexte, bonnes pratiques)
- Organisation d’un projet agentique (AGENTS.md, skills, fichiers de configuration, arborescence)
- Outils et intégrations (tool calling, MCP, APIs, CLI, skills)