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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.
L'architecture IA-native la plus simple — un agent unique qui reçoit l'entrée utilisateur, raisonne, planifie, décide des appels d'outils, traite les résultats et génère des réponses. Connexion MCP directe via stdio ou HTTP. Idéal pour les MVP et quand la latence faible compte.
Une architecture chaîne d'assemblage où les agents sont arrangés dans une séquence stricte. Chaque agent transforme ou enrichit la sortie du précédent, puis la passe au suivant. Idéal pour les tâches avec dépendances séquentielles claires — traitement de documents, pipelines de production de contenu, workflows de conformité.
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 maillage d'agents event-driven utilisant un broker d'événements style Kafka. Plusieurs agents s'abonnent à des topics (commandes, alertes, analytique), traitent les événements indépendamment, et publient les résultats sur le bus. Idéal pour le traitement d'événements temps réel et architectures de services découplés.
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.
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.