Architecture multi-agents IA

Le défi

Faire cohabiter plusieurs assistants IA spécialisés — un pour le conseil fiscal, un pour le juridique, un médical, un pédagogique — pose trois problèmes : un coût en tokens qui explose à chaque message, des agents cloisonnés incapables de s'entraider, et une qualité difficile à garantir dans la durée.

La solution

Une architecture en couches : des bots experts au code propre, un orchestrateur pour les agents génériques, et surtout une couche partagée qui mutualise l'intelligence et un stack d'optimisation en sept points.

• Nettoyage du contexte & sessions réutilisées — l'historique de conversation reste en cache au lieu d'être refacturé à chaque tour : coût par message fortement réduit.
• Panel d'experts — en cas de doute hors de son domaine, un agent consulte automatiquement un confrère avant de répondre. Les réponses deviennent transversales et mieux fondées.
• Mémoire & apprentissage — chaque agent tient un carnet durable : une correction de l'utilisateur est retenue définitivement.
• Few-shot, banc d'évaluation & auto-critique — exemples de référence, qualité notée et rejouable, et relecture du brouillon par l'agent lui-même en mode approfondi.

Le résultat

Un écosystème d'agents qui coûte nettement moins cher à exploiter, dont les réponses sont plus solides parce que les experts se consultent entre eux, et dont la qualité est mesurée plutôt que supposée. Le tout sans dépendance à un produit tiers : chaque brique — orchestration, mémoire, évaluation — est conçue et maîtrisée sur mesure.