Multi-agent system (MAS) = plusieurs agents IA qui collaborent pour accomplir une tâche complexe.
Pourquoi maintenant en 2026 ?
- ✅ LLMs assez bons pour spécialisation (Claude Opus, GPT-5, o3 reasoning)
- ✅ Frameworks matures : LangGraph, CrewAI, AutoGen, AWS Strands
- ✅ MCP standardisé (Anthropic 2024) → connexion outils unifiée
- ✅ Coût d'inférence divisé par 10x en 18 mois → multi-LLM viable
Les 4 patterns d'orchestration :
- 🎯 Sequential (chaîne) : Agent A → Agent B → Agent C
- 🌐 Hierarchical (manager + workers) : un superviseur orchestre des spécialistes
- 🤝 Collaborative (debate) : plusieurs agents discutent et critiquent
- 🔄 Reactive (event-driven) : agents qui réagissent aux événements
Quand utiliser ?
- ✅ Tâches complexes >5 étapes (recherche, dev, analyse)
- ✅ Domaines où la qualité > vitesse (juridique, médical, finance)
- ✅ Workflows avec validation humaine intermédiaire
- ❌ Tâches simples (1 prompt suffit, multi-agent = overkill)
- ❌ Latence critique (multi-agent = 5-10x plus lent qu'un seul appel)
Les 3 erreurs fatales :
- Trop d'agents (>7 = chaos coordination)
- Pas de critique/validation (agents s'auto-confirment)
- Pas de garde-fous coût/budget (boucle infinie possible)
🧠 Quiz
Question 1 sur 3