L'article soutient que la tendance actuelle à diviser les systèmes d'IA en de multiples agents spécialisés, à l'instar des microservices, peut être prématurée et coûteuse. Il souligne que de nombreux agents médiocres ne surpassent pas un seul agent performant, et que la complexité croissante d'un agent unique conduit à une dégradation progressive. Les problèmes majeurs incluent la difficulté de sélectionner le bon outil parmi une liste étendue, la contradiction des instructions dans un unique prompt, et la difficulté de modifier le système sans affecter l'ensemble.
Le moment idéal pour opérer une scission en agents multiples est lorsque ces difficultés deviennent mesurables et nuisibles, et non sur la base d'une esthétique ou d'une tendance. La solution proposée est le schéma "supervisor pattern", où un agent superviseur centralise la classification et le routage des requêtes vers des agents spécialisés. Chaque agent spécialiste est confiné à un domaine unique, disposant de son propre prompt clair, d'un ensemble d'outils limité et distinct, et gérant son propre état de conversation.
Ce modèle permet de retrouver la précision dans le choix des outils et d'éviter les conflits d'instructions, offrant ainsi une meilleure maintenabilité et évolutivité. L'idée principale est de ne pas commencer avec une architecture multi-agents avant que la nécessité ne soit clairement établie par des problèmes concrets liés à la complexité d'un agent unique, puis d'adopter une approche structurée avec un superviseur et des spécialistes.
L’article critique l’approche traditionnelle des systèmes multi-agents en IA, qui se concentre souvent sur l’orchestration des agents plutôt que sur la modélisation du domaine métier. L’auteur souligne que les règles et contraintes (comme les seuils d’approbation) ne devraient pas être intégrées dans les prompts des agents, mais plutôt encapsulées dans un modèle de domaine bien défini. Cela permet aux agents d’agir dans un environnement structuré, recevant des retours immédiats en cas d’erreur, et favorise une autonomie plus robuste.
Plutôt que de concevoir des workflows complexes entre agents, l’article plaide pour une architecture où le domaine est modélisé en premier : processus, état, invariants et règles métier. Les agents interagissent ensuite avec ce modèle partagé, sans avoir à gérer eux-mêmes les contraintes. Cette séparation réduit les risques liés aux erreurs de compréhension des règles et évite les systèmes soit trop risqués, soit trop restrictifs.
L’auteur présente Mozaik, un framework qui adopte cette approche en introduisant un état partagé et concurrentiel pour les agents, tandis que le modèle de domaine garantit le respect des règles. L’objectif est de construire des systèmes plus fiables et évolutifs, en s’appuyant sur une modélisation précise du monde réel plutôt que sur des workflows artificiels.