Agents IA

Un agent est un exécutant autonome attaché à une base. Il a un objectif, un périmètre d’outils, une mémoire, et il produit des propositions plutôt que des écritures directes.

Choisir le fournisseur de modèle

Le modèle se configure par base, avec vos propres clés API : OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Azure OpenAI, DeepSeek, Mistral, Groq, Cohere, tout point de terminaison compatible OpenAI, ainsi que les modèles locaux via Ollama et LM Studio.

En auto-hébergement avec un modèle local, aucune donnée de la base ne sort de votre infrastructure.

Définir le périmètre

Le périmètre est la partie qui compte pour la sécurité. Un agent ne reçoit que les outils correspondant à son intention déclarée — table, interface, automatisation, agent, application, données de test. Les autres outils ne sont pas dans son schéma, il ne peut donc pas les appeler, et chaque outil revérifie son autorisation à l’exécution.

Restreignez aussi les tables accessibles. Un agent de tri du support n’a aucune raison d’atteindre la table des salaires.

Propositions

Quand un agent veut modifier la structure ou les données, il émet une proposition : l’aperçu du changement, avec un identifiant. Rien n’est écrit avant acceptation.

Vous pouvez autoriser l’écriture directe sur des tables précises, pour les cas à faible risque (enrichir un champ, poser une étiquette). Décidez table par table, jamais globalement.

Mémoire

La mémoire d’un agent est un graphe d’entités et de relations extrait de ses exécutions passées, pas un historique de conversation. À chaque tâche, seuls les fragments pertinents sont rechargés : l’agent se souvient sans que le coût du contexte augmente indéfiniment.

La mémoire est consultable et modifiable. Si un agent a retenu une chose fausse, on corrige l’entrée plutôt que le prompt.

Planification

Un agent peut tourner à la demande, sur horaire (cron), ou être appelé comme étape d’une automatisation. Le quota d’agents par mois dépend du palier.

Bonnes pratiques

• Un objectif par agent. Un agent « qui gère le CRM » échoue de façon diffuse ; trois agents étroits échouent de façon lisible.
• Commencez en propositions systématiques, passez en écriture directe seulement après avoir vu la nature de ses erreurs.
• Journalisez : chaque exécution garde son plan, ses appels d’outils et ses écritures.