Les agents basés sur les LLM évoluent, passant d'outils uniques agissant seuls à des systèmes multi-agents complexes qui collaborent, communiquent et s'adaptent en temps réel.

Les systèmes multi-agents débloquent des capacités qui dépassent celles de n'importe quel modèle individuel :

→ Mémoire et communication partagées
→ Profils d'agents spécialisés
→ Coordination en temps réel dans des environnements complexes
→ Prise de décision collective
→ Apprentissage et adaptation dynamiques

Ils sont déjà appliqués à la conduite autonome, au développement de logiciels, à la recherche scientifique et même à des simulations du monde à grande échelle, des marchés financiers à la modélisation des maladies.

Mais des défis subsistent : comment évaluer ces systèmes ? Comment assurer la fiabilité à grande échelle ? Et comment passer de la coordination à une véritable intelligence collective ?

Sur la base de l'excellente étude « Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges », notre chercheur Kevin Ros se penche sur la façon dont la prochaine frontière de l'IA va évoluer.