Imaginez embaucher une seule personne et lui demander de faire des recherches sur un sujet complexe, de rédiger un rapport de 3 000 mots, d'en corriger le ton, de le mettre en forme pour la publication et de le diffuser sur les réseaux sociaux, le tout en moins de cinq minutes. Le résultat serait probablement catastrophique. Or, c'est précisément ce que nous exigeons des flux de travail d'IA à tâche unique. Pour parvenir à une automatisation de haute qualité, nous n'avons pas besoin d'un super-héros numérique ; nous avons besoin d'une équipe numérique.
L'avenir de l'automatisation réside dans systèmes multi-agentsEn orchestrant des agents d'IA spécialisés (l'un collectant les informations, l'autre rédigeant le texte et le troisième effectuant une critique), vous pouvez résoudre des problèmes complexes qui mettent à mal les méthodes de travail linéaires. Ce guide vous montrera comment construire ces systèmes sophistiqués sur la plateforme unifiée de Latenode, en tirant parti de l'accès à plus de 400 modèles d'IA pour créer une main-d'œuvre autonome et capable de s'auto-corriger.
L'orchestration multi-agents est une pratique architecturale qui consiste à coordonner plusieurs agents d'IA spécialisés afin qu'ils collaborent à un objectif complexe unique. Contrairement à un chatbot classique qui tente d'être polyvalent, un système multi-agents (SMA) attribue des rôles spécifiques à différentes instances de modèles de langage étendus (LLM).
Imaginez une chaîne de montage numérique. On pourrait y trouver un agent « Chercheur » équipé d'outils de navigation web, un agent « Rédacteur » optimisé pour la création littéraire et un agent « Superviseur » qui évalue le travail produit. L'orchestration assure la communication entre ces agents, gérant le flux de données et les retours d'information. Selon notre guide interne sur l'intelligence collaborative, ces systèmes peuvent réduire l'intervention humaine jusqu'à 70 % dans des scénarios complexes comme le service client et la production de contenu, en détectant les erreurs avant qu'elles n'atteignent un humain.
Pour une analyse plus approfondie de la théorie, consultez notre guide sur l'intelligence collaborative.
L'automatisation traditionnelle est linéaire : Déclencheur → Action A → Action BSi l'étape A produit une hallucination ou une erreur de formatage, l'étape B la traite sans discernement, aggravant ainsi l'erreur. Cette fragilité constitue le principal obstacle pour les entreprises qui cherchent à généraliser l'adoption de l'IA.
transformation des flux de travail agents Cela représente une évolution vers des boucles dynamiques. Dans un système orchestré, si un agent « Éditeur » rejette une ébauche faute de données, il ne s'arrête pas là : il renvoie la tâche à l'agent « Chercheur » avec des instructions précises pour trouver les informations manquantes. Cette boucle d'autocorrection confère au système son caractère « autonome » plutôt que simplement « automatisé ».
Les flux de travail à requête unique se heurtent souvent au problème de la « fenêtre de contexte ». Lorsqu'on demande à un seul modèle de gérer simultanément le contexte des directives de recherche, du ton de la marque, des règles de formatage et des documents sources, la qualité se dégrade. En décomposant la tâche en sous-routines, chaque agent peut se concentrer uniquement sur sa partie spécifique du problème, réduisant ainsi considérablement les erreurs d'interprétation.
Avant de glisser-déposer un seul nœud sur le canevas Latenode, vous devez jouer le rôle d'un responsable en définissant les descriptions de poste. Les systèmes multi-agents performants reposent sur une définition précise des rôles. Il est généralement recommandé de rédiger un énoncé de mission concis pour chaque agent afin de garantir la clarté des instructions du système.
Pour un système de production de contenu, nous définissons généralement trois rôles distincts :
Si ce concept vous est nouveau, vous pouvez apprendre comment Créez votre propre agent IA avec des rôles spécifiques dans notre tutoriel pour débutants.
L'un des principaux avantages de Latenode est la possibilité de combiner différents modèles sans avoir à gérer des clés API distinctes. Il est déconseillé d'utiliser le même modèle pour chaque tâche.
Les utilisateurs avancés intégrant des outils externes pourraient également être intéressés par : Intégration du protocole de contexte du modèle standardiser la manière dont ces modèles partagent la structure des données.
Examinons maintenant la mise en œuvre de cette équipe sur le canevas. L'objectif est d'automatiser la création d'un article technique à partir d'un simple déclencheur thématique.
Commencez par votre nœud déclencheur : il peut s’agir d’un webhook provenant d’un outil de gestion de projet (comme Trello ou Jira) ou d’une nouvelle ligne dans Google Sheets contenant le sujet. Ensuite, utilisez un nœud JavaScript ou un nœud « Définir une variable » pour définir l’objectif global. Ainsi, chaque agent connaîtra l’objectif principal, quelle que soit sa position dans la chaîne.
Connectez votre déclencheur à un nœud d'IA. Choisissez un modèle rapide comme Gemini Flash.
C’est ici que la magie opère. Transmettez le texte extrait à un nœud « Writer » (Claude 3.5).
Ensuite, ne mettez pas fin au flux de travail. Connectez la sortie de l'écrivain à un nœud « Éditeur » (GPT-4o).
Utilisez un Si/Sinon nœud. Si `score < 7`, acheminer le flux de travail RETOUR au nœud Writer, en injectant le retour d'information spécifique dans le contexte. Si `score >= 7`, procéder à la publication. Pour plus de détails sur la configuration, reportez-vous à la documentation. documentation d'aide sur les systèmes multi-agents.
Le principal défi de l'orchestration multi-agents est l'« amnésie » : les agents oublient ce qui s'est passé trois étapes auparavant. Latenode résout ce problème grâce à la transmission de données structurées.
Évitez autant que possible de transmettre des blocs de texte non structurés entre agents. Configurez vos agents pour qu'ils génèrent du JSON. Par exemple, au lieu de simplement dire « L'article est mauvais », l'éditeur devrait générer :
{
"status": "revision_needed",
"critique": "The introduction lacks a hook.",
"improved_suggestion": "Start with a surprising statistic."
}
Cette structure permet au nœud suivant d'analyser précisément ce qui doit être corrigé. Pour obtenir des conseils sur la manière de… préserver la mémoire partagée Lors du passage de ces objets, consultez nos discussions communautaires sur la gestion d'état.
Si votre chercheur extrait 50 pages, vous ne pouvez pas transmettre tout ce texte au rédacteur : vous épuiseriez votre budget de jetons et perturberiez le modèle. Vous devez implémenter des étapes de « compression ».
Insérez un agent « Résumeur » entre Recherche et Rédaction. Cet agent a pour unique fonction de condenser 20 000 mots de recherche en un résumé de 2 000 mots. Une gestion efficace des jetons est essentielle pour allocation automatique des ressources, évitant ainsi les fuites de mémoire et les coûts excessifs dans les flux de travail importants.
L'IA est probabiliste, ce qui signifie qu'elle ne produira pas deux fois exactement le même résultat. Il est donc indispensable de mettre en place des garde-fous.
Que se passe-t-il si la connexion internet est interrompue et que le Chercheur renvoie une chaîne vide ? Si l'Écrivain tente d'écrire sans aucune donnée, il risque d'avoir des hallucinations. Ajoutez une branche logique « Superviseur » (un nœud conditionnel) immédiatement après le Chercheur. Si la recherche contient moins de 500 caractères, redirigez l'appel vers un nœud de notification (Slack/Courriel) alertant un humain, au lieu de poursuivre le traitement.
Avec des boucles et des branchements, les choses peuvent vite devenir complexes. Contrairement au code basé sur Cadres d'orchestration LangGraph Latenode, qui permet d'éviter de passer au crible les journaux du terminal, offre un historique d'exécution visuel. Il suffit de cliquer sur une exécution, de zoomer sur le nœud « Éditeur » et de voir précisément quel événement a déclenché l'opération. Ce débogage visuel est essentiel pour optimiser les messages système de votre agent.
Si de nombreuses plateformes permettent l'automatisation, les systèmes multi-agents nécessitent un ensemble spécifique de fonctionnalités : accès unifié au modèle, faible latence et gestion d'état.
Les solutions concurrentes vous obligent souvent à décomposer les boucles complexes en « scénarios » ou déclencheurs « Zap » distincts, ce qui rend difficile la visualisation de l'orchestration complète. Latenode offre une complexité de canevas infinie, vous permettant de visualiser l'intégralité du cycle Chercheur-Rédacteur-Éditeur en un seul coup d'œil.
Découvrez comment les utilisateurs se comparent Flux de travail complexes vs Zapier dans notre communauté.
| Fonctionnalité | Laténode | Zapier / Créer |
|---|---|---|
| Accès aux modèles d'IA | Plus de 400 modèles inclus dans un seul abonnement (GPT, Claude, Gemini) | Nécessite des clés API et une facturation distinctes pour chaque fournisseur |
| Architecture | Canevas unifié avec boucle native | Scénarios fragmentés ; les boucles nécessitent souvent des forfaits de niveau supérieur |
| Efficacité des coûts | Rémunération au temps d'exécution (crédits) | Paiement par opération/tâche (peut devenir coûteux avec les boucles) |
| Flexibilité du code | JavaScript natif + prise en charge de NPM | Prise en charge limitée de Python/JS, généralement dans des étapes isolées. |
Gérer une équipe de 3 agents sur d'autres plateformes implique généralement de payer pour la plateforme d'automatisation. plus un abonnement OpenAI, plus Un abonnement Anthropic. Latenode les regroupe. Vous pouvez passer de GPT-4 à Gemini Flash comme « Chercheur » pour économiser des crédits instantanément via un menu déroulant, sans avoir à chercher une nouvelle carte bancaire ou clé API.
La consommation de crédits dépend entièrement des modèles d'IA choisis et de la durée d'exécution. Latenode facturant en fonction des ressources de calcul et non du nombre d'« étapes », l'utilisation de modèles plus légers comme GPT-4o-mini pour les tâches simples peut réduire considérablement le coût par rapport aux plateformes de facturation à la tâche.
Oui, c'est un atout majeur de Latenode. Vous pouvez utiliser Perplexity pour la recherche web, Claude pour l'écriture créative et OpenAI pour la mise en forme logique, le tout dans un seul flux de travail, sans avoir à configurer d'intégrations API individuelles.
Lors de la création d'une boucle de rétroaction (par exemple, l'éditeur retourne au rédacteur), il est impératif d'inclure une variable « Nombre maximal de tentatives ». L'utilisation d'un simple nœud de compteur permet de définir une condition de sortie : si la boucle s'exécute plus de trois fois, le flux de travail s'arrête et une alerte est déclenchée afin d'éviter une consommation excessive de crédits.
Sa mise en œuvre exige une réflexion architecturale plus poussée qu'une simple automatisation de type « Si ceci, alors cela ». Cependant, grâce à son interface visuelle, Latenode est accessible même aux utilisateurs intermédiaires, sans nécessiter de compétences en développement Python. La logique étant visuelle, son utilisation est facilitée.
Nous passons de l'ère du chatbot à celle de la main-d'œuvre multi-agents. L'orchestration multi-agents permet aux entreprises de s'attaquer à des tâches qui requièrent raisonnement, recherche et auto-correction — des capacités auparavant impossibles à automatiser.
En tirant parti du canevas unifié et de la sélection de modèles diversifiée de Latenode, vous pouvez constituer des équipes fiables et spécialisées qui travaillent 24h/24 et 7j/7. Commencez petit : établissez une boucle de rétroaction simple entre deux agents, puis augmentez la difficulté à mesure que vous maîtrisez les mécanismes. L'avenir ne se résume pas à utiliser l'IA ; il s'agit aussi de la gérer.
Prêt à créer votre premier agent simple ? Suivez notre guide sur 7 étapes pour créer votre premier agent IA pour commencer aujourd'hui.
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Étape 2 : Choisissez une action
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