Rédiger des fiches outils que le modèle utilise bien
Leçon 1 du module « Concevoir des outils que le modèle utilise bien » de la formation « Concevoir des agents et du tool calling fiables ».
Objectif de la leçon
À la fin de cette leçon, vous serez capable de concevoir l'ensemble d'outils d'un agent (regroupés par tâche, nommés sans ambiguïté) et de rédiger pour chacun une fiche complète : description, paramètres, retour, niveau de risque et contrôles de l'application.
Dans quel module
Concevoir des outils que le modèle utilise bien
Quels outils donner à l'agent, comment les décrire, et que se passe-t-il quand ils échouent ?
Leçons du module
- Rédiger des fiches outils que le modèle utilise bien (cette leçon)
- Spécifier les erreurs et l'idempotence des outils
Ce que vous apprendrez dans la formation
Cette leçon fait partie de la formation Concevoir des agents et du tool calling fiables
- Décider, avec des critères explicites, si un cas d'usage relève d'un appel unique, d'un workflow ou d'un agent, et choisir le motif adapté.
- Rédiger des fiches outils que le modèle utilise bien (nom, description, paramètres, retour, erreurs, idempotence, niveau de risque).
- Spécifier la boucle d'un agent (objectif, contexte, conditions d'arrêt, budgets, gestion des erreurs) et juger le recours à un orchestrateur et à des sous-agents.
- Placer les points de validation humaine et les permissions d'un agent selon le rayon d'impact de chaque action.
- Identifier les chemins d'injection de prompt par les sorties d'outils et spécifier des parades structurelles, hors du seul prompt.
- Spécifier la trace d'un run et l'évaluation d'un agent (succès de la tâche, trajectoire, coût, latence, régularité sur plusieurs essais).
Formations liées
- Créer un assistant IA pour votre produitConfirmé · ~3 h
- Concevoir une architecture RAG adaptée à son produitConfirmé · ~3 h 30 min
- Évaluer une fonctionnalité IA : jeux de test, métriques et LLM-jugeConfirmé · ~3 h