Les patterns multi-agents

Pourquoi plusieurs agents plutôt qu'un seul ?

Un agent unique a une fenêtre de contexte limitée et travaille étape par étape. Pour des tâches conséquentes — recherches volumineuses, bases de code complexes — cela atteint vite ses limites. Plusieurs agents spécialisés ou parallèles peuvent contourner ce problème, mais consomment en contrepartie plus de tokens et nécessitent de la coordination.

Patterns courants

• Orchestrateur-travailleurs (orchestrator-worker) : un agent principal (l'orchestrateur) décompose une tâche, délègue des parties à des subagents et synthétise leurs résultats. Le système de recherche propre à Anthropic utilise exactement ce pattern : un agent principal (lead agent) coordonne plusieurs subagents spécialisés qui étudient en parallèle différents aspects d'une question.
• Pipeline séquentiel : le résultat de l'Agent A devient l'entrée de l'Agent B, qui le transmet à l'Agent C — comme une chaîne de montage.
• Fan-out parallèle : plusieurs agents travaillent indépendamment et simultanément sur différents sous-problèmes, les résultats étant regroupés à la fin.
• Révision/débat : un agent produit une solution, un second agent indépendant la vérifie ou la critique avant qu'elle ne soit validée.

Le compromis

Plus d'agents signifie plus de tokens, plus de coûts et plus d'efforts de coordination — mais aussi plus de parallélisme, une meilleure spécialisation et un contexte principal plus propre, car les étapes intermédiaires restent dans les contextes des subagents respectifs au lieu de saturer le contexte principal.