Qu'est-ce que l'IA agentique ?
L’IA agentique désigne des systèmes d’intelligence artificielle autonomes capables de planifier des tâches, de prendre des décisions et d’utiliser des outils numériques de manière indépendante pour atteindre des objectifs spécifiques. Contrairement aux chatbots traditionnels, ces agents IA peuvent gérer les courriels, coordonner des réunions, exécuter des flux de travail sur plusieurs applications et s’adapter à des environnements changeants sans supervision humaine constante.
Le Model Context Protocol (MCP) constitue l’infrastructure essentielle permettant à l’IA agentique de fonctionner efficacement dans des environnements professionnels réels. Le MCP agit comme une couche de communication standardisée entre les modèles d’IA et les outils externes.
Composants de l'architecture MCP
- Couche du modèle linguistique : comprend des modèles fondamentaux tels que Claude, GPT-4 ou LLaMA, qui fournissent les capacités principales de raisonnement et de traitement du langage naturel ;
- Couche de protocole : MCP lui-même, qui gère la communication, la préservation du contexte et la logique d'exécution entre le modèle et les services externes ;
- Couche d'intégration d'outils : les différentes applications et services avec lesquels l'IA peut interagir.
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Can you give examples of tasks Agentic AI can automate in a typical workday?
How do I set up and manage these AI agents for my own workflow?
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L’IA agentique désigne des systèmes d’intelligence artificielle autonomes capables de planifier des tâches, de prendre des décisions et d’utiliser des outils numériques de manière indépendante pour atteindre des objectifs spécifiques. Contrairement aux chatbots traditionnels, ces agents IA peuvent gérer les courriels, coordonner des réunions, exécuter des flux de travail sur plusieurs applications et s’adapter à des environnements changeants sans supervision humaine constante.
Le Model Context Protocol (MCP) constitue l’infrastructure essentielle permettant à l’IA agentique de fonctionner efficacement dans des environnements professionnels réels. Le MCP agit comme une couche de communication standardisée entre les modèles d’IA et les outils externes.
Composants de l'architecture MCP
- Couche du modèle linguistique : comprend des modèles fondamentaux tels que Claude, GPT-4 ou LLaMA, qui fournissent les capacités principales de raisonnement et de traitement du langage naturel ;
- Couche de protocole : MCP lui-même, qui gère la communication, la préservation du contexte et la logique d'exécution entre le modèle et les services externes ;
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