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Workflow de commerce agentique de bout en bout montrant comment un assistant IA (ChatGPT) orchestre la recherche de produits, le paiement et la commande via la passerelle Universal Commerce Protocol (UCP) de Shopify, permettant des expériences d'achat conversationnelles.
Une architecture IA agentique à agent unique où un seul agent gère tout : analyser les requêtes, raisonner, appeler les outils via MCP, et générer les réponses. C'est l'architecture par défaut pour les prototypes et automatisations simples—facile à déboguer mais atteint rapidement les limites de fenêtre de contexte et est difficile à paralléliser. Idéale pour les MVPs et les développeurs solo qui livrent vite.
Une architecture pipeline séquentiel enchaînant plusieurs agents dans un ordre fixe (analyser → enrichir → analyser → formater), ce qui est une configuration 'microservices LLM' courante quand chaque étape peut être isolée. Cette structure est souvent utilisée dans le traitement de documents et les workflows de type ETL car chaque étape est testable et prévisible.
Une architecture orchestrateur-travailleur où un agent orchestrateur décompose un objectif en sous-tâches, les distribue à des travailleurs spécialisés, puis synthétise une réponse finale. C'est l'architecture 'orchestration d'agents' la plus courante—puissante mais l'orchestrateur peut devenir un goulot d'étranglement à mesure que le nombre de travailleurs augmente.
Une architecture multi-agents hiérarchique qui scalde l'orchestration en empilant superviseurs et chefs d'équipe (une structure arborescente), ce qui reflète les structures organisationnelles d'entreprise et aide à partitionner le contexte. C'est l'architecture 'IA agentique de niveau entreprise' quand un seul orchestrateur ne peut pas gérer tous les travailleurs directement.
Une architecture fan-out parallèle qui exécute plusieurs agents simultanément sur des vérifications indépendantes (style, sécurité, performance) puis fusionne les résultats. C'est une approche standard de conception multi-agents pour le débit, s'appliquant bien au CI/CD, à la réponse aux incidents et à la recherche.
Une architecture IA agentique event-driven qui remplace l'orchestrateur central par des topics Kafka/PubSub : les agents s'abonnent, réagissent et publient de nouveaux événements. Cela aligne les systèmes multi-agents avec la chorégraphie microservices éprouvée et est idéale pour les systèmes temps réel, haut débit et les configurations 'maillage d'agents'.
Une architecture compétitive / générateur-critique où plusieurs générateurs produisent des réponses indépendantes, puis un agent évaluateur note et sélectionne la meilleure sortie. Cette approche améliore la qualité et réduit la fragilité d'un modèle unique. C'est plus coûteux (plusieurs appels LLM) mais rentable quand la correction ou la créativité compte plus que la latence.
Une architecture multi-agents superviseur-travailleur où un agent orchestrateur reçoit un objectif de haut niveau, le décompose en sous-tâches, délègue chacune à des agents travailleurs spécialisés (chercheur, rédacteur, QA), surveille l'exécution, gère les échecs et synthétise les résultats. L'orchestrateur gère mais n'exécute pas les tâches lui-même.
Une architecture multi-agents pipeline séquentiel où les agents sont arrangés dans une séquence stricte. Chaque agent transforme ou enrichit la sortie du précédent, puis la passe au suivant. Pas d'orchestrateur central — le flux est déterministe comme une chaîne d'assemblage.
Une architecture multi-agents essaim où plusieurs agents travaillent simultanément sur les mêmes tâches ou des tâches connexes, sans coordinateur central. Leurs sorties sont ensuite agrégées, votées ou fusionnées par un nœud agrégateur dédié. Les agents peuvent rivaliser — la meilleure sortie gagne.
Une architecture multi-agents hiérarchique avec structure organisationnelle multi-niveaux. Un agent exécutif de niveau supérieur gère des agents chefs d'équipe de niveau intermédiaire, qui gèrent chacun leur propre pool de travailleurs spécialisés. Des équipes dans les équipes — la hiérarchie correspond à la séparation des domaines.
Le pattern multi-agents le plus sophistiqué architecturalement. Les agents se voient assigner non seulement des rôles mais des incitations opposées. Un Planificateur est optimiste sur l'accomplissement de l'objectif. Un Critique est constitutionnellement sceptique et détient l'autorité de veto. Les erreurs sont détectées par pression contradictoire plutôt qu'en faisant confiance à l'auto-évaluation d'un seul modèle.
Une architecture style conducteur où un agent orchestrateur reçoit une tâche complexe, la décompose en sous-tâches, délègue chacune à des agents travailleurs spécialisés (recherche, code, revue), collecte les résultats et synthétise la réponse finale. Idéal pour les tâches multi-étapes complexes avec décomposition dynamique.
Une architecture organigramme avec structure multi-niveaux. Un superviseur de niveau supérieur gère des chefs d'équipe, qui gèrent chacun leur propre pool de travailleurs spécialisés. Des équipes dans les équipes. Idéal pour l'automatisation à échelle entreprise avec 10+ agents spécialisés couvrant plusieurs domaines.
Une architecture style map-reduce où un coordinateur distribue les tâches à plusieurs agents travailleurs parallèles (vérification style, audit sécurité, analyse performance), rassemble tous les résultats et prend une décision agrégée. Idéal pour les revues de PR, revues de code et analyse multi-dimensionnelle.
Une architecture mode tournoi où plusieurs agents générateurs produisent des sorties indépendantes en parallèle, puis un agent évaluateur note et sélectionne la meilleure. Vérification de seuil de qualité avec boucles de raffinement. Idéal quand la correction ou créativité compte plus que la latence.
Un pattern maillage multi-agents où les agents communiquent via un broker de contexte partagé soutenu par MCP. Permet l'accès coordonné aux outils et la synchronisation d'état à travers plusieurs agents spécialisés (planificateur, codeur, réviseur, opérateur). Supporte les patterns d'interaction orchestrés et chorégraphiés.
Pattern de coordination multi-agents où un orchestrateur décompose le travail en sous-tâches, les agents spécialistes tirent de et poussent vers un store d'état partagé, et l'orchestrateur compose la réponse finale depuis cet état partagé. Les configurations multi-agents semblent cohérentes au lieu que chaque assistant ait sa propre mémoire inconsistante.
Architecture de sécurité multi-agents avec jetons à portée limitée, application des règles par passerelle API, appels workers protégés par mTLS et agrégation des résultats par un orchestrateur.