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Modèles d'orchestration de Saga
Les flux de travail pilotés par LLMs deviennent de plus en plus complexes, impliquant des chaînes rapides, des étapes de traitement des données, des invocations d'outils et la collaboration entre agents, le besoin d'une orchestration intelligente devient essentiel. Plutôt que de s'appuyer sur des scripts étroitement couplés ou des flux d'exécution statiques prédéterminés, ces flux de travail peuvent être mis en œuvre sous forme de modèles d'orchestration pilotés par des événements, permettant aux systèmes basés sur le LLM de coordonner, de surveiller et d'adapter de manière dynamique des tâches en plusieurs étapes entre des agents autonomes.
Le schéma suivant est un exemple d'orchestrateur :
Orchestration d'événements
Dans les systèmes distribués traditionnels, l'orchestration d'événements fait référence à un modèle dans lequel un coordinateur central gère un flux de travail complexe en dirigeant explicitement le flux de contrôle entre plusieurs services ou tâches. Contrairement à la chorégraphie événementielle (où chaque service réagit indépendamment), l'orchestration fournit une logique, une visibilité et un contrôle centralisés sur l'ensemble du processus.
Ceci est généralement mis en œuvre à l'aide des outils suivants :
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AWS Step Functions— Définissez et exécutez des flux de travail dynamiques
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AWS Lambda— Effectuez des tâches discrètes dans le cadre du flux orchestré
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Amazon SQS ou Amazon EventBridge — Déclenche des étapes ou des réponses asynchrones
Le schéma suivant est un exemple d'orchestration de saga :
Un AWS Step Functions flux de travail gère le processus de commande d'un client :
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Créer une commande (AWS Lambda)
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Mettre à jour l'inventaire (AWS Lambda)
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Effectuer le paiement (AWS Lambda)
L'orchestrateur coordonne chaque étape en gérant les nouvelles tentatives, les branches parallèles, les délais d'attente et les échecs.
Système d'agent basé sur les rôles (orchestrateur)
Dans les systèmes agentiques, le modèle d'orchestrateur reflète l'orchestration des événements mais répartit la logique entre plusieurs agents de raisonnement, chacun ayant un rôle ou une spécialisation définis. Un agent orchestrateur central interprète l'ensemble de la tâche, la décompose en sous-tâches et les délègue aux agents de travail, chacune étant optimisée pour un domaine particulier (par exemple, recherche, codage, synthèse, révision).
Superviseur
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Un utilisateur soumet la requête « Créez un brief de projet et résumez les 5 principaux concurrents ».
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L'agent Orchestrator effectue les opérations suivantes :
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Désigne un agent de recherche pour trouver les données des concurrents
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Envoie les résultats bruts à un agent de synthèse
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Transmet les résultats à un agent rédacteur
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Compile le résultat final pour l'utilisateur
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Chaque agent fonctionne indépendamment, mais l'orchestrateur coordonne les tâches. Cela ressemble à une fonction Lambda qui gère les tâches du flux de travail.
Le schéma suivant est un exemple de superviseur :
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Un utilisateur soumet une tâche à un agent superviseur Amazon Bedrock.
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L'agent superviseur analyse la demande en sous-tâches pour chaque agent collaborateur.
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Chaque sous-tâche est attribuée à un agent collaborateur avec des instructions ou des chaînes d'outils spécifiques au rôle.
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Les agents ouvriers appellent des outils externes APIs ou des outils via un groupe d'action.
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Chaque agent de travail renvoie le résultat dans un format structuré.
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Lorsque tous les travailleurs renvoient leurs résultats, le superviseur évalue, synthétise et renvoie la réponse finale.
Cette structure permet la modularité, l'adaptabilité et l'introspection dans les flux de travail d'agents complexes en plusieurs étapes.
Plats à emporter
Lorsque l'orchestration d'événements utilise un contrôle centralisé (par exemple AWS Step Functions) pour diriger l'exécution des services, les systèmes d'agents basés sur les rôles utilisent un agent orchestrateur basé sur le LLM pour définir l'objectif, déléguer les sous-tâches aux agents ouvriers et synthétiser le résultat final.
Dans les deux paradigmes, l'orchestrateur effectue les opérations suivantes :
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Maintient le contexte et le flux d'exécution
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Gère le branchement, le séquençage et la gestion des erreurs
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Produit un résultat unifié à partir de composants distribués
L'orchestration agentique ajoute toutefois du raisonnement, de l'adaptabilité et de la délégation sémantique. Cela le rend parfaitement adapté aux tâches ouvertes, ambiguës et évolutives.
