10 meilleures pratiques éprouvées pour créer des agents d’IA fiables en 2025

Chez UiPath, nous vivons dans un état d'esprit agent depuis un certain temps. Nous ne créons pas seulement des démos; nous construisons des agents qui expédient, évoluent et survivent au véritable chaos d'entreprise.

Si vous avez déjà intégré un grand modèle de langage (LLM) en production, vous le savez :ce ne sont pas les invites qui se brisent. C'est tout autour d'eux. Gestion des erreurs, gestion du contexte, contrats outils, traçabilité. C'est pourquoi nous avons créé UiPath Agent Builder dans Studio comme nous l'avons fait. Nous voulions vous offrir le contrôle et l'observabilité dont vous avez besoin pour que les agents IA fonctionnent comme de véritables composants logiciels.

Voici ce que nous avons appris en créant, en testant et en expédiant des automatisations agents à grande échelle. Voici les bonnes pratiques de création d'agents qui vous aideront à passer de « ça marche plutôt » à « ce truc fonctionne en production sans me réveiller à 2 heures du matin ».

1. Concevoir des agents sûrs (pas seulement rapides)

• Intégrez judicieusement les agents dans les automatisations :évitez d'intégrer des agents dans un REFramework, sauf si vous disposez d'un cas d'utilisation très solide. Les agents introduisent des variables (par exemple, escalades, gestion des erreurs) qui doivent être soigneusement gérées. Au lieu de cela, UiPath Maestro™ est recommandé pour une meilleure visibilité et un meilleur contrôle.

• Évitez les mécanismes de nouvelle tentative pour les agents :le résultat de l'agent n'est pas déterministe, donc une nouvelle tentative ne garantira pas une amélioration. Au lieu de cela, capturez et gérez les erreurs au sein de l’agent ou de l’outil lui-même.

• Commencez petit et ciblé :commencez par des agents à responsabilité unique ; chacun avec un objectif clair et une portée étroite. Les invites larges diminuent la précision ; des portées étroites garantissent des performances constantes.

• Modularisez en plusieurs agents spécialisés :créez des systèmes modulaires en combinant des agents et des robots pour des flux de travail complexes au lieu d'un seul agent « tout faire ». Cela permet une mise à l’échelle contrôlée, un débogage plus facile et une réutilisation flexible.

• Pour les tâches déterministes, utilisez des outils :limitez le risque en appelant des automatisations ou des API UiPath éprouvées comme outils plutôt que de laisser l'agent agir directement, lorsque le cas d'utilisation l'exige. Cela augmente la prévisibilité et la sécurité.

• Alignez les objectifs des agents et les résultats mesurables :définissez des objectifs clairs, des mesures de performance et des critères de réussite avant le début de la conception. Les agents doivent opérer dans des limites mesurables.

2. Configurer le contexte de la bonne manière

• Indexez le contexte de votre entreprise :indexez les sources structurées, les bases de connaissances (KB) et la documentation sur lesquelles votre agent s'appuiera. Une bonne planification et une bonne configuration du contexte sont essentielles à une exécution fiable. Assurez-vous de choisir la bonne stratégie de recherche. La recherche sémantique trouve des correspondances basées sur la signification dans un texte non structuré et la recherche structurée récupère des données exactes à partir de schémas définis. DeepRAG combine les deux pour raisonner en profondeur sur des sources volumineuses, complexes ou mixtes.

• Choisissez le bon modèle :UiPath Agent Builder dans Studio est indépendant du modèle, utilisez donc le modèle le mieux adapté à votre cas d'utilisation. GPT-5, par exemple, est généralement plus fiable que GPT-4. Utilisez un modèle d'évaluation différent de celui de l'agent lui-même pour éviter les biais.

• Maintenez la clarté dans les définitions des outils :utilisez des noms d'outils simples et descriptifs avec des caractères alphanumériques minuscules et sans espaces ni caractères spéciaux. Les noms doivent correspondre exactement à ce qui est référencé dans l'invite.

3. Traitez chaque fonctionnalité comme un outil

• Traitez chaque capacité externe comme un outil :les outils doivent avoir des contrats d'entrée/sortie stricts et des critères de réussite clairs. Réutilisez les automatisations UiPath comme outils autant que possible.

• Invites basées sur un schéma :gardez les invites des outils concises et structurées. Validez les formes de sortie et gérez explicitement les résultats nuls ou vides.

• Outils de documentation et de version :conservez un historique clair de versionnage et d’évaluation par outil. Lier les exécutions d'évaluation à des versions spécifiques.

• Créez des outils pour augmenter la fiabilité de l'agent pour les tâches déterministes :les LLM ne sont pas doués en mathématiques, en comparaison de dates, etc. Afin d'éviter tout problème de fiabilité de l'agent, créez des outils qui effectuent des opérations complexes.

4. Écrivez des invites telles que les spécifications du produit (pas de prose)

• Conception et tests itératifs :l'ingénierie des invites est un métier itératif, utilisez donc UiPath Agent Builder pour affiner les invites système et les instructions de tâches en créant des ensembles d'évaluation appropriés et en effectuant des tests au fur et à mesure de la construction.

• Commencez par une invite système qui définit :

  • Rôle et personnalité

  • Instructions

  • Objectif et contexte

  • Indicateurs de réussite

  • Garde-corps et contraintes

• Utilisez un raisonnement structuré en plusieurs étapes :intégrez un raisonnement en chaîne de pensée pour les flux de travail complexes. Définissez explicitement la décomposition des tâches, les méthodes de raisonnement et les formats de sortie.

• Soyez précis et aussi détaillé que possible sur le résultat souhaité de votre agent :assurez-vous de définir le schéma de sortie approprié de vos arguments out dans UiPath Data Manager. Fournir des exemples est également utile.

• Décrivez ce qui devrait arriver au lieu de ce qui ne devrait pas arriver :c'est la différence entre demander à votre agent IA "Ne demandez PAS d'informations personnelles" et "Évitez de demander des informations personnelles, renvoyez plutôt l'utilisateur à…".

• Considérez différentes invites pour accomplir la même tâche :les modèles ont un comportement implicite différent. Par exemple, la tendance à générer des erreurs lorsqu'elles sont incertaines, elles nécessitent donc des instructions spécifiques par modèle.

• Utilisez des ensembles d'évaluation pour affiner l'invite :expérimentez des modèles et des invites avec des outils d'optimisation d'invite.

• Utiliser le langage Markdown :l'utilisation de ce langage vous permet de mettre l'accent sur certains aspects de votre invite. Exemple :* *Critique :* *

• Évitez de référencer les arguments d'entrée dans l'invite par leur valeur :par exemple, {{input}}, car la valeur sera remplacée au moment de l'exécution par la valeur réelle de l'argument.

Vous souhaitez développer vos compétences en matière de rapidité ? L'Académie UiPath vous propose les cours « Comment rédiger de meilleures invites » et « Ingénierie des invites agentiques ».

5. Évaluer pour le monde réel

• Créez des ensembles de données d’évaluation robustes :disposez d’au moins 30 cas d’évaluation par agent. Simulez les outils et les escalades susceptibles de bloquer les exécutions. Incluez des cas de réussite, des cas extrêmes et des scénarios d'échec.

• Évaluez en termes d'ampleur et de profondeur :couvrez plusieurs dimensions :précision du résultat, raisonnement, traçabilité, adaptabilité et réussite de l'utilisation des outils.

• Tests de bout en bout :évaluez les agents dans des contextes d'automatisation complète, et pas seulement de manière isolée. Testez les modes d’intégration, de communication, de récupération et de défaillance.

• Utilisez le traçage :consultez régulièrement les journaux de suivi pour inspecter la boucle de raisonnement, les décisions et l'utilisation des outils de l'agent. Identifiez les erreurs, les inefficacités et les comportements inattendus.

• Métriques et gouvernance :suivez les scores de santé et les métriques de régression, et publiez des messages en cas de dépassement des seuils.

6. Sécurité, gouvernance et conformité intégrées

• Exécutez des agents via UiPath Orchestrator ou Maestro :déployez des agents en tant que processus pour hériter de la gestion du cycle de vie, de l'audit et de la gouvernance.

• Tirez parti de l'IA Trust Layer :appliquez des autorisations par groupe, la rédaction des informations personnelles, les journaux d'audit, la limitation et les contrôles d'utilisation.

• Maintenez une présence humaine :utilisez les escalades pour un examen humain des décisions à haut risque. Ces interactions informent la mémoire des agents, améliorant ainsi les exécutions futures.

• Utilisez des garde-fous :définissez et appliquez des règles pour un comportement et une escalade acceptables.

7. Version exprès et déclenchements de portail

• Versionnez tout :maintenez un contrôle de version clair pour les invites, les outils, les ensembles de données et les évaluations.

• Sortie de production :déplacez les agents vers la production uniquement une fois les évaluations réussies et les plans de déploiement finalisés.

• Attachez les évaluations aux balises de version :assurez la traçabilité de la conception au déploiement.

8. Concevoir des conversations qui renforcent la confiance

• Définissez des attentes claires :communiquez ce que l’agent peut et ne peut pas faire. Fournissez des actions d’outils transparentes et des chemins d’escalade clairs entre l’homme et le robot.

• Confirmez les actions irréversibles :utilisez des confirmations déterministes (« Je vais créer X avec des champs Y – continuer ? »).

• Concevoir pour la transparence :affichez des extraits de contexte ou de raisonnement, le cas échéant, pour instaurer la confiance.

9. Contrôlez les coûts et les performances sans sacrifier la qualité

• Optimisez l'utilisation du modèle :dimensionnez correctement votre choix de modèle (grands modèles pour un raisonnement complexe, plus petits pour la classification ou le routage).

• Limitez l’utilisation des jetons :gardez les récupérations ciblées, résumez les contextes longs et mettez en cache les réponses stables.

• Opérations par lots et par niveaux :regroupez les appels à faible risque et faites remonter uniquement lorsque cela est nécessaire vers des modèles plus performants.

10. Améliorez-vous continuellement grâce aux traces, à la mémoire et aux commentaires humains

• Tracer et apprendre :utilisez les fonctionnalités de traçage et d'évaluation d'Agent Builder pour améliorer la fiabilité de manière itérative. Utilisez la mémoire de l'agent pour aider l'agent IA à tirer des leçons des escalades résolues par les utilisateurs.

• Boucle de rétroaction humaine :les escalades, les commentaires d'évaluation et les journaux d'exécution doivent tous être répercutés sur les mises à jour de conception ainsi que sur la mémoire de l'agent.

• Évoluez progressivement :n'étendez les capacités de l'agent qu'une fois que la stabilité et les performances ont été prouvées à plus petite échelle.

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Pour les développeurs, nous avons rassemblé tout ce que vous devez savoir sur les nombreuses façons de créer et de déployer des agents dans un seul endroit pratique. Commencez ici .

FAQ :Agent Builder et agents IA

Qu'est-ce qu'un agent builder ?

Un générateur d'agents est un environnement de développement qui vous permet de concevoir, configurer et déployer des agents IA capables de raisonner, de décider et d'agir (en toute sécurité et de manière fiable) au sein de votre environnement d'entreprise.

Pourquoi utiliser UiPath Agent Builder au lieu d'un outil d'agent LLM générique ?

UiPath Agent Builder dans Studio est conçu pour la production et non pour les prototypes. Il combine un développement basé sur la notation et l'évaluation pour la préparation de l'entreprise avec une intégration transparente dans vos systèmes d'entreprise existants. Vous pouvez accéder à un ensemble complet d'outils, y compris les automatisations de l'interface utilisateur et le traitement intelligent des documents (IDP), via une interface low-code et conviviale, et évoluer sans effort sur la plate-forme UiPath plus large pour une automatisation de bout en bout.

Comment évaluer les agents IA avant la production ?

Utilisez des ensembles de données d'évaluation, des journaux de suivi et des mesures de régression pour valider l'exactitude, le succès de l'utilisation des outils et la sécurité. Les fonctionnalités d'évaluation et de traçage d'UiPath rendent cela simple et reproductible.

Les agents peuvent-ils s’améliorer avec le temps ?

Oui. La mémoire des agents et les boucles de rétroaction d'escalade aident les agents à tirer les leçons de l'intervention humaine et à évoluer en toute sécurité au fil du temps.