Agents IA
Les agents sont des assistants IA qui peuvent utiliser des outils et des connaissances pour répondre aux questions, analyser des documents et collecter des données structurées. Contrairement à un simple widget chatbot (qui ne fait que la recherche RAG), un agent peut appeler des outils, exécuter du code Python et rechercher sur le web — tout dans une seule conversation.
Un widget chatbot recherche dans vos collections et génère une réponse. Un agent fait tout ce qu'un widget fait, plus il peut exécuter du code, rechercher sur le web et exécuter des workflows multi-étapes. Déployez un agent en le liant à un widget chatbot.
Créer un agent
- Cliquez sur Agents dans la barre latérale
- Cliquez sur Nouvel agent
- Remplissez les sections Identité, Sources de connaissances, Outils et Modèle
- Cliquez sur Créer l'agent
- Cliquez sur Publier sur la page de détail de l'agent pour le déployer sur Azure AI Agent Service
Identité
| Champ | Description |
|---|---|
| Nom | Nom affiché dans l'en-tête du chat et dans la liste des agents |
| Description | Résumé court de ce que fait l'agent (visible uniquement par votre équipe) |
| Instructions | Invite système qui définit la personnalité, les connaissances et les règles de l'agent. Soyez précis : mentionnez le nom de l'organisation, la langue à utiliser et toute contrainte. |
Le champ instructions est la partie la plus importante d'un agent. Une invite système bien rédigée prévient les hallucinations, définit le ton et maintient l'agent sur le sujet. Commencez par : "Vous êtes un assistant utile pour [nom de l'organisation]. Répondez uniquement aux questions sur [sujet]. Répondez toujours en [langue]."
Sources de connaissances
Sélectionnez les collections que l'agent peut rechercher. Quand un utilisateur pose une question, l'agent récupère des extraits de documents pertinents depuis ces collections et les utilise comme contexte pour sa réponse. C'est la RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Vous pouvez lier plusieurs collections. L'agent les recherche toutes pour chaque requête.
Outils
Les outils étendent les capacités d'un agent au-delà des réponses à partir de documents :
| Outil | Ce qu'il fait |
|---|---|
| Recherche de connaissances | Recherche dans vos collections liées en utilisant la recherche hybride (sémantique + mots-clés). Activez cet outil pour donner à l'agent accès à vos documents. Nécessite au moins une collection liée. |
| Interpréteur de code | Permet à l'agent d'écrire et d'exécuter du code Python dans un environnement sandboxé. Utilisez-le pour l'analyse de données, les calculs, la génération de graphiques et le traitement de fichiers téléchargés (PDF, DOCX). |
| Recherche web | Permet à l'agent de rechercher sur le web en temps réel via Bing. Utilisez-le quand vos documents peuvent être obsolètes ou quand les utilisateurs posent des questions sur l'actualité. |
Paramètres du modèle
| Paramètres | Description |
|---|---|
| Modèle | Le déploiement Azure OpenAI à utiliser (ex. gpt-4o, gpt-4o-mini) |
| Température | Contrôle la créativité des réponses. 0 = concentré et déterministe (idéal pour les Q&R factuelles). 1 = créatif. 2 = très aléatoire. Par défaut : 1. |
Publier un agent
La création d'un agent enregistre la configuration mais ne le rend pas actif. Vous devez le publier pour le déployer sur Azure AI Agent Service :
- Ouvrez la page de détail de l'agent
- Cliquez sur Publier (ou Re-publier si l'agent était déjà actif)
- Patientez un instant pendant qu'aqoon provisionne l'agent sur Azure
- Le badge de statut passe à Actif
Après avoir modifié la configuration d'un agent, vous devez le re-publier pour que les modifications prennent effet.
| Statut | Signification |
|---|---|
| Brouillon | Agent créé mais pas encore publié |
| En cours de provisionnement | Publication en cours |
| Actif | L'agent est actif et prêt à gérer les conversations |
| Erreur | La publication a échoué — vérifiez le message d'erreur et réessayez |
Déployer via un widget
Un agent est déployé auprès des utilisateurs finaux via un widget chatbot. Pour lier un agent à un widget :
- Allez dans Chatbot → ouvrez ou créez un widget
- Dans le champ Agent du widget, sélectionnez votre agent publié
- Enregistrez le widget — les conversations via ce widget utilisent maintenant le pipeline d'agent
Quand un agent est lié à un widget, l'agent gère toutes les conversations en utilisant ses outils et connaissances configurés. Quand aucun agent n'est lié, le widget utilise le pipeline RAG simplifié (recherche dans la collection + génération).
Catalogue d'agents
Le Catalogue d'agents est une bibliothèque partagée de modèles d'agents prêts à l'emploi. Vous pouvez installer un agent depuis le catalogue dans votre espace de travail en un clic, puis le personnaliser selon vos besoins.
Installer un agent du catalogue
- Cliquez sur Agents → Catalogue
- Parcourez les modèles disponibles et cliquez sur Utiliser ce modèle
- Une copie de l'agent est créée dans votre espace de travail
- Modifiez les instructions et paramètres pour correspondre à votre organisation, puis publiez
Publier votre agent dans le catalogue
- Publiez votre agent (il doit être Actif)
- Ouvrez la page de détail de l'agent et faites défiler jusqu'à la section Catalogue
- Cliquez sur Ajouter au catalogue — votre agent est maintenant listé et d'autres organisations peuvent le copier
Pour retirer votre agent du catalogue, cliquez sur Retirer du catalogue dans la même section. Les organisations qui l'ont déjà copié conservent leur copie.
Supprimer un agent
Ouvrez la page de détail de l'agent, faites défiler jusqu'à la Zone de danger et cliquez sur Supprimer l'agent. Cela supprime l'agent d'Azure AI Agent Service et efface toute sa configuration. Les widgets liés reviennent au pipeline RAG. Cette action est irréversible.