Introduction
À mesure que les modèles d’IA générative deviennent plus puissants et omniprésents, leur utilisation dépasse les simples applications de « chat » pour alimenter des agents intelligents capables de fonctionner de manière autonome afin d’automatiser des tâches. De plus en plus, les organisations utilisent des modèles d’IA générative pour créer des agents qui orchestrent des processus métier et coordonnent des charges de travail d’une manière auparavant inimaginable.
Scénario à agent unique
Considérons une organisation qui crée un agent IA pour aider les employés à gérer les demandes de remboursement de frais. L’agent pourrait utiliser un modèle génératif combiné à la documentation de la politique de dépenses de l’entreprise pour répondre aux questions des employés sur les frais pouvant être remboursés et les limites applicables.
De plus, l’agent pourrait utiliser des fonctions programmatiques pour soumettre automatiquement des demandes de remboursement pour des dépenses récurrentes, telles que les factures mensuelles de téléphone portable, ou acheminer intelligemment les dépenses vers l’approbateur approprié en fonction des montants réclamés.
Scénario multi-agents
Dans des scénarios plus complexes, les organisations peuvent développer des solutions multi-agents où plusieurs agents coordonnent le travail entre eux. Par exemple, un agent de réservation de voyages pourrait réserver des vols et des hôtels pour les employés et soumettre automatiquement les demandes de remboursement avec les justificatifs appropriés à l’agent des dépenses — créant ainsi un flux de travail intégré qui couvre plusieurs processus métier.
Objectifs d’apprentissage
Ce module aborde certains des concepts fondamentaux liés aux agents IA et présente quelques-unes des technologies que les développeurs peuvent utiliser pour créer des solutions basées sur des agents sur Microsoft Azure.
