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Multi Agent System : Définition et Exemples

Un Multi Agent System (système multi-agents) est une architecture où plusieurs agents IA autonomes collaborent, se coordonnent et communiquent entre eux pour résoudre des tâches complexes qu'un seul agent ne pourrait accomplir efficacement.

Définition complète

Un Multi Agent System (MAS), ou système multi-agents, désigne un ensemble d'agents intelligents qui interagissent au sein d'un environnement partagé. Chaque agent possède ses propres capacités, objectifs et connaissances, et peut agir de manière autonome tout en se coordonnant avec les autres. Cette approche s'inspire des systèmes distribués et de l'intelligence collective observée dans la nature.

Dans le contexte de l'IA générative et du prompt engineering, un système multi-agents implique généralement plusieurs instances de modèles de langage (LLM) qui endossent des rôles spécialisés. Par exemple, un agent peut jouer le rôle de chercheur, un autre de rédacteur, et un troisième de critique. Chaque agent reçoit un prompt système distinct qui définit son expertise, ses responsabilités et ses règles de communication avec les autres agents.

L'intérêt principal d'un MAS réside dans la décomposition de problèmes complexes. Plutôt que de demander à un seul LLM de tout gérer — recherche, analyse, rédaction, vérification — on distribue ces responsabilités entre des agents spécialisés. Cela permet d'obtenir des résultats plus fiables, car chaque agent peut se concentrer sur ce qu'il fait le mieux, tout en bénéficiant du travail des autres.

Les architectures multi-agents varient considérablement : certaines sont hiérarchiques (un agent orchestrateur délègue aux autres), d'autres sont collaboratives (les agents négocient entre pairs), et d'autres encore sont compétitives (les agents proposent des solutions rivales qu'un arbitre évalue). Des frameworks comme AutoGen, CrewAI ou le Claude Agent SDK facilitent aujourd'hui la mise en place de ces systèmes.

Étymologie

Le terme « Multi Agent System » est issu de la recherche en intelligence artificielle distribuée des années 1980. Le mot « agent » vient du latin « agens » (celui qui agit). Le concept s'est d'abord développé en robotique et en simulation, avant d'être adopté massivement dans le domaine des LLM à partir de 2023 avec l'émergence de projets comme AutoGPT et BabyAGI.

Exemples concrets

Création de contenu avec relecture croisée

Tu fais partie d'un système à 3 agents. Agent 1 (Rédacteur) : rédige un article de blog sur le sujet donné. Agent 2 (Éditeur) : améliore le style, la clarté et la structure. Agent 3 (Fact-checker) : vérifie les affirmations factuelles et signale les erreurs. Tu es l'Agent 2. Voici le texte produit par l'Agent 1 : [texte]. Améliore-le en conservant le ton original.

Analyse de code par agents spécialisés

Tu es un agent 'Security Reviewer' dans un système multi-agents de revue de code. D'autres agents gèrent la performance et la lisibilité. Concentre-toi uniquement sur les vulnérabilités de sécurité (injection SQL, XSS, gestion des secrets). Analyse le code suivant et produis un rapport structuré avec niveau de sévérité pour chaque finding.

Débat structuré pour prise de décision

Simule un système multi-agents avec 3 perspectives sur la question suivante : 'Faut-il migrer notre monolithe vers des microservices ?' Agent A défend la migration, Agent B défend le statu quo, Agent C est un médiateur neutre qui synthétise. Chaque agent argumente en 3 points, puis l'Agent C produit une recommandation finale.

Usage pratique

En prompt engineering, vous pouvez simuler un système multi-agents dans un seul prompt en attribuant des rôles distincts et en structurant les échanges entre eux. Pour des cas plus avancés, utilisez des frameworks comme CrewAI ou le Claude Agent SDK pour orchestrer de vrais agents autonomes. La clé est de bien définir les responsabilités, les formats de communication et les critères de validation entre agents.

Concepts liés

Agent IAOrchestrationChain of ThoughtTool Use

FAQ

Quelle est la différence entre un multi agent system et un simple chatbot ?
Un chatbot classique est un agent unique qui répond à des requêtes. Un système multi-agents implique plusieurs agents spécialisés qui collaborent, chacun ayant un rôle et des compétences distincts. Cela permet de traiter des tâches plus complexes avec une meilleure qualité, car chaque agent se concentre sur son domaine d'expertise.
Peut-on créer un système multi-agents avec un seul modèle de langage ?
Oui, c'est tout à fait possible. On peut simuler plusieurs agents dans un même prompt en leur attribuant des rôles différents et en structurant leurs interactions. On peut aussi faire plusieurs appels API au même modèle avec des prompts système différents pour chaque agent. L'essentiel est la séparation claire des responsabilités.
Quels sont les principaux défis d'un système multi-agents ?
Les défis majeurs incluent la coordination entre agents (éviter les boucles infinies ou les contradictions), la gestion des coûts (chaque agent consomme des tokens), la définition claire des rôles pour éviter les redondances, et la mise en place d'un mécanisme de résolution de conflits quand les agents produisent des résultats divergents.

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