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Ensemble des approches et systèmes d’IA conçus pour agir avec un certain degré d’autonomie, en enchaînant décisions et actions vers un objectif plutôt qu’en répondant ponctuellement.
Système qui utilise un modèle d’IA pour poursuivre un objectif de manière largement autonome, en planifiant des étapes, en utilisant des outils et en adaptant son action aux résultats obtenus.
Architecture dans laquelle plusieurs agents IA, chacun doté d’un rôle, d’instructions ou d’outils propres, coopèrent ou se coordonnent pour accomplir une tâche commune.
Couche logicielle qui coordonne les appels à un ou plusieurs modèles, outils et agents : ordre des étapes, transmission des données, gestion des erreurs, reprises et journalisation.
Protocole ouvert qui définit comment des agents IA conçus par des éditeurs différents ou sur des technologies distinctes peuvent se découvrir, échanger des messages et se déléguer des tâches.
Agent IA capable de manipuler une interface graphique comme le ferait une personne, en analysant des captures d’écran puis en déplaçant le curseur, en cliquant et en tapant au clavier.
Agent IA capable de mener de façon autonome une tâche de développement logiciel : lire une base de code, modifier plusieurs fichiers, exécuter des commandes et des tests, puis proposer le résultat.
Cycle répété au cœur d’un agent IA : le modèle analyse la situation et choisit une action, l’application l’exécute, puis le résultat lui est renvoyé pour décider de l’étape suivante.
Approches qui permettent de créer des applications, des automatisations ou des agents IA au moyen d’interfaces visuelles et de briques préfabriquées, avec peu (low-code) ou pas (no-code) de programmation.
