- Commencez par des objectifs clairs afin que l'objectif et les capacités de votre agent d'IA soient bien définis dès le départ.
- Choisissez la bonne plateforme qui correspond à votre cas d'utilisation, qui offre des ressources d'assistance et qui vous permet de faire des essais gratuits.
- Combinez les flux structurés et le raisonnement LLM pour créer des agents flexibles qui peuvent à la fois suivre des scripts et gérer des tâches complexes et ouvertes.
- Intégrez votre agent à des bases de connaissances, des canaux, des webhooks et des plateformes pour l'intégrer de manière transparente dans des flux de travail réels.
- Testez, déployez et continuez à améliorer, en utilisant les analyses et les commentaires des utilisateurs pour affiner votre agent d'intelligence artificielle après son lancement.
La technologie des agents d'intelligence artificielle a fait d'incroyables progrès ces dernières années, ce qui signifie qu'aujourd'hui, créer son propre agent d'intelligence artificielle est accessible à toute personne disposant d'un ordinateur.
Les agents d'intelligence artificielle sont l'une des principales tendances en matière d'intelligence artificielle et devraient continuer à être rapidement adoptés dans tous les secteurs d'activité.
Que vous souhaitiez automatiser des processus ou créer un assistant d'IA, ce guide vous guidera à travers les étapes de la création de votre propre agent d'IA alimenté par LLM.
1. Définir votre champ d'application
La première étape de la création d'un agent d'IA est simple : que va-t-il faire ? Commencez par définir clairement l'objectif de votre agent.
Les agents d'intelligence artificielle ont de nombreuses applications dans le monde réel. L'identification de l'objectif de votre agent déterminera les capacités dont il aura besoin, ce qui déterminera la plateforme que vous utiliserez.
- Un agent d'IA de vente aide les utilisateurs en répondant aux questions sur les produits, en recommandant des options, en comparant les modèles et en fournissant des détails sur les prix.
- Un agent IA du support client résout les problèmes des clients, partage des ressources telles que des FAQ ou des vidéos, et résout les problèmes techniques.
- Un agent IA de gestion des connaissances récupère les politiques de l'entreprise, résume les documents et aide les employés à trouver rapidement les informations pertinentes.
- Un agent de génération de leads par IA envoie des suivis ciblés par e-mail ou via des plateformes telles que WhatsApp, capture des informations par le biais de conversations et synchronise les données avec les CRM pour un suivi rationalisé.
- Un agent IA RH répond aux questions des employés sur les politiques de l'entreprise, aide à l'intégration et gère les demandes de PTO.
- Un agent d'intelligence artificielle pour le commerce électronique suit les commandes, vérifie la disponibilité des produits et propose des recommandations personnalisées en fonction des préférences de l'utilisateur.
Si votre secteur d'activité est spécialisé, vous pouvez même créer un agent d'IA qui s'occupe de plusieurs processus. Par exemple, un agent d'IA pour l'immobilier peut suggérer des propriétés, assurer le suivi de la paperasserie et gérer les relations avec les clients. Ou encore, un agent d'IA pour les hôtels peut s'occuper des réservations, rationaliser les demandes d'entretien ménager et vendre des services supplémentaires.
Si vous utilisez une plateforme extensible, le monde vous appartient. Un agent d'IA bien conçu peut automatiser presque n'importe quelle tâche.
Une fois que vous avez défini votre champ d'application, vous disposez des informations nécessaires pour choisir une plate-forme.
2. Choisir une plate-forme
Le choix de frameworks d'agents d'IA ne manque pas. Si vous êtes en quête d'inspiration, notre liste des 9 meilleures plateformes d'IA est un excellent point de départ.
Je ne comparerai pas les plates-formes entre elles - car, je l'admets, j'ai un faible pour la nôtre - mais je peux vous faire part de quelques facteurs clés à prendre en compte pour choisir la plate-forme qui convient à votre projet :
Assurez-vous de choisir une plateforme d'IA qui :
- Offre des ressources éducatives. Il y aura toujours une courbe d'apprentissage, alors assurez-vous d'être bien équipé.
- Correspondre à votre intention. Ne choisissez pas une plateforme spécialisée dans le service à la clientèle si vous voulez un robot de vente ou un système multi-agents.
- Comprend un volet gratuit, ce qui vous permet de le tester avant (ou sans) de vous engager financièrement.
Si vous avez besoin d'une solution open-source, il existe également de nombreuses options d'agents d'IA open-source.
Une fois que vous avez choisi votre créateuragent d'IA, vous pouvez commencer à construire votre propre agent d'IA.
3. Créer des instructions et des variables
Votre agent d'IA sera tout à fait unique - il dépend entièrement de votre cas d'utilisation et de votre champ d'application. Une partie du processus consistera à vous familiariser avec la plateforme de votre choix et à appliquer votre compréhension à votre feuille de route unique.
Commencer par un nœud autonome
Soulignons une vérité malheureuse : toutes les "plateformes d'agents d'IA" ne vous permettront pas de créer de véritables agents d'IA.
Nombre d'entre eux proposent des chatbots d'IA, mais il leur manque un élément clé des agents d'IA : la capacité d'un agent à prendre des décisions par lui-même pour répondre à la demande du site créateur.
Dans le Studio Botpress , les nœuds autonomes permettent aux utilisateurs de construire des agents IA qui décident quand utiliser un flux structuré et quand utiliser un LLM. Les développeurs doivent simplement demander au nœud autonome de s'exprimer en langage clair.
En quelques lignes de texte simple, vous pouvez indiquer à votre nœud autonome ce que vous souhaitez que votre agent d'intelligence artificielle fasse et comment il doit agir pendant qu'il le fait. Vous pouvez définir sa personnalité, sa portée et son objectif en quelques minutes.
Certaines parties de votre chatbot IA doivent être structurées - comme votre message d'accueil ou votre argumentaire de vente ciblé. Mais il y a de fortes chances qu'il y ait des aspects de la conversation que vous souhaitiez confier à LLM.
Créer des variables pour collecter des informations
Votre agent d'intelligence artificielle aura des questions à poser à vos utilisateurs. Par exemple :
- Un agent de voyage IA pourrait demander à l'utilisateur quelle ville il souhaite voir figurer sur son itinéraire
- Un agent d'IA pour le bien-être mental pourrait demander à l'utilisateur comment il se sent
- Un agent du service clientèle demandera à l'utilisateur ce pour quoi il a besoin d'aide
En fonction du déroulement de votre conversation, vous inclurez 1 à 6 variables afin de collecter des informations.
Par exemple, un agent de voyage IA pourrait demander à l'utilisateur où il se rend, s'il cherche à réserver un vol, avec combien de personnes il voyage, quel est son budget, quelles sont ses activités préférées, etc.
Un agent commercial peut également demander à un utilisateur ce qu'il recherche, puis s'engager dans différents flux de conversation en fonction de sa réponse.
4. Intégrer votre agent d'intelligence artificielle
Un agent d'IA sans intégrations n'est que votre propre version de ChatGPT. L'objectif d'un agent d'IA est défini par ses intégrations.
Il existe de nombreuses entités que vous pouvez intégrer à un agent d'IA - des options presque infinies si vous utilisez une plateforme flexible.
Ces intégrations permettent à un agent d'IA de s'intégrer de manière transparente dans les flux de travail existants, plutôt que d'être un "extra" sans connecteurs.
Bases de connaissances
Si vous souhaitez que votre agent "connaisse" des informations sur mesure - comme la disponibilité d'un produit, les règlements locaux ou la documentation d'un logiciel - vous partagerez souvent ces informations par l'intermédiaire d'une base de connaissances.
L'utilisation d'une base de connaissances permet à votre agent IA de communiquer des informations précises et actualisées (contrairement à un chatbot généraliste comme ChatGPT).
Une base de connaissances peut prendre la forme d'un tableau, d'un document ou d'une véritable base de données. La documentation interne, les bases de données de produits, les référentiels de conformité ou les systèmes de recherche d'entreprise sont autant d'exemples de bases de connaissances.
Les systèmes les plus performants utiliseront la génération augmentée par récupération (RAG) pour analyser les documents et en extraire les informations pertinentes. (Ne vous inquiétez pas, la RAG sera accompagnée d'une plateforme d'agents d'intelligence artificielle).
Canaux
Les canaux permettent à vos utilisateurs de communiquer avec votre agent d'intelligence artificielle. Ils sont assez explicites : un chatbotWhatsApp communique via WhatsApp. Un chatbot Discord communique sur Discord.
Un canal courant pour les agents d'IA en contact avec la clientèle est un widget de site web. Parfois appelé webchat, ce type de canal permet aux visiteurs de votre site web d'interagir avec votre agent.
Un agent IA est-il limité à un seul canal ? Certainement pas. Vous pouvez intégrer votre agent pour qu'il reçoive des informations de Facebook Messenger et qu'il vous envoie ensuite un message sur Slack. Vous pouvez également créer un agent d'IA qui envoie des messages à tous vos contacts sur Telegramdes SMS et des courriels.
Crochets Web
Si vous souhaitez que votre agent d'IA prenne des mesures en fonction de déclencheurs, vous aurez besoin de webhooks. Ce type de notifications d'événements automatisées permet aux agents d'IA de communiquer avec différents systèmes en temps réel.
Lorsqu'un événement se produit dans un système, le webhook envoie une demande à un autre système. Cela peut déclencher une action sans nécessiter d'intervention humaine. Voici quelques exemples d'utilisation des webhooks :
- Un nouveau lead dans Salesforce invite l'agent d'IA à le noter et à l'attribuer.
- Les tickets d'assistance à la clientèle déclenchent l'intervention d'agents d'IA qui les classent et les transmettent à un échelon supérieur si nécessaire.
- Les agents d'IA envoient des mises à jour d'expédition lorsque le statut d'une commande change.
- Les nouveaux employés reçoivent des documents de formation et des invitations à des réunions de la part de l'agent d'intelligence artificielle.
- Les alertes de sécurité incitent l'agent d'IA à analyser et à informer les équipes informatiques.
Plates-formes
La plus difficile, la plus passionnante et la plus utile des intégrations d'agents d'IA : les plateformes.
Ne vous laissez pas dissuader par la difficulté : la plupart des plateformes proposent une multitude d'intégrations prédéfinies pour les agents d'intelligence artificielle.
Voici quelques exemples de plateformes que vous pouvez intégrer à un agent d'intelligence artificielle :
- Les plateformes CRM telles que Hubspot et Salesforce, pour le suivi et le développement des prospects
- Plateformes d'assistance telles que Zendesk et Intercom, pour l'assistance à la clientèle et la résolution des problèmes.
- Outils d'automatisation du marketing, comme Mailchimp (ou Hubspot) pour l'envoi de courriels externes
- les systèmes ERP, comme Oracle ou SAP, pour rationaliser la gestion des stocks
- Plateformes d'analyse comme Google Analytics, pour mesurer les résultats des agents
Par exemple, un agent d'IA pour les ressources humaines utilisera les principaux documents de politique générale d'une entreprise comme base de connaissances. Lorsqu'un employé demande comment gérer une situation spécifique, le chatbot peut utiliser les documents de politique générale pour éclairer sa réponse.
5. Tester et itérer
Après avoir créé votre agent d'intelligence artificielle, l'étape suivante consiste à l'affiner. Les tests et les itérations sont essentiels à la réussite, mais ils sont souvent négligés par les concepteurs impatients de se lancer.
Votre plateforme d'agent d'IA devrait proposer un simulateur au sein de son studio, vous permettant de vous entraîner aux interactions avec votre agent d'IA. Il s'agit de la première étape des tests et d'un élément essentiel pour affiner votre agent au cours du processus de développement.
Une fois que vous avez terminé votre version initiale, vous pouvez partager une version d'essai de votre agent avec des amis ou des collègues à l'aide d'une URL. En le testant de cette manière, vous vous assurez que ses fonctionnalités sont prêtes avant son déploiement.
Au fur et à mesure des tests, vous pourrez améliorer votre agent d'intelligence artificielle. Et soyez prêt : ce processus se poursuivra même après le déploiement de votre agent d'IA. C'est normal.
6. Déployer votre agent d'IA
Une fois que votre agent d'IA est prêt, il est temps de le déployer et de le laisser commencer à avoir un impact. Il existe plusieurs options de déploiement :
- Déployez-le en tant que widget sur votre site web.
- Partagez-le avec les utilisateurs par le biais d'une URL.
- Intégrez-le à des canaux de messagerie tels que WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger ou Slack.
- Intégrez-le à des plateformes ou des services sur mesure, comme le tableau d'affichage interne de votre entreprise ou un logiciel propriétaire.
N'oubliez pas de faire savoir à vos utilisateurs que l'agent d'IA est en ligne - s'ils ne savent pas qu'il est disponible, il ne peut pas remplir son rôle efficacement. Une communication claire est essentielle pour faire de votre agent d'IA une ressource précieuse.
Remarque: si vous construisez un système multi-agents (plusieurs agents d'intelligence artificielle dans un environnement partagé), vous devrez également prévoir le routage des agents d'intelligence artificielle, c'est-à-dire le processus consistant à diriger les déclencheurs vers des agents spécifiques.
Pour mesurer le succès de la collaboration de votre système multi-agents en vue d'atteindre son objectif, vous aurez besoin d'un système d'évaluation multi-agents pour l'évaluer. Ce système tiendra compte de la complexité supplémentaire liée au fait que plusieurs agents travaillent ensemble.
7. Contrôler et améliorer
Votre projet d'agent d'IA ne se termine pas après le déploiement - en fait, le déploiement n'est que le début. Une fois dans le monde, votre agent d'IA commence à travailler pour vous.
Une plateforme d'agent d'IA de qualité offrira des analyses continues, fournissant des informations sur le moment où les gens utilisent votre agent, les sujets sur lesquels ils posent des questions et les plateformes avec lesquelles ils préfèrent s'engager.
Si vous souhaitez mieux comprendre comment optimiser votre utilisation de l'analyse pour un agent d'IA, vous pouvez consulter notre article sur l 'analyse des chatbots d'IA.
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Notre plateforme extensible vous permet de créer tout ce que vous voulez, et notre site d'intégration Hub est rempli de connecteurs prédéfinis vers les plus grands canaux.
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Questions fréquemment posées
1. What’s the difference between an AI agent and a chatbot?
The difference between an AI agent and a chatbot is that a chatbot typically follows pre-defined scripts or decision trees, while an AI agent uses a large language model (LLM) to reason and make context-aware decisions autonomously. AI agents are designed to be adaptive and task-oriented, not just conversational.
2. Can I use different LLMs (like OpenAI, Claude, Mistral) within the same agent?
Yes, you can use different LLMs like OpenAI, Claude, or Mistral within the same AI agent as long as your platform supports multi-model orchestration. This allows you to route tasks to the most appropriate model depending on cost and speed.
3. How do I train my AI agent beyond a Knowledge Base – is fine-tuning possible?
Fine-tuning your AI agent directly within most platforms is not always supported, but you can shape the agent’s behavior using advanced prompt engineering and retrieval-augmented generation (RAG). For true fine-tuning, you'd need to train the model separately and integrate it via API.
4. Can I give my AI agent a unique personality or tone of voice?
Yes, you can give your AI agent a unique personality or tone of voice by configuring its prompt instructions to define tone and phrasing. This customization lets you align the agent with your brand voice.
5. Is there a way to restrict the scope of what an AI agent can answer?
You can restrict the scope of what an AI agent can answer by limiting access to certain tools or knowledge sources and using guardrails in workflows to filter or block out-of-scope inputs.
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