Créer un agent conversationnel avec LlamaIndex en 5 min

Un agent est un système conversationnel qui peut :

Cela permet de dépasser les limites d'un LLM seul.

Prenons un exemple simple. Si on demande à un LLM de réaliser une multiplication complexe :

La réponse attendu est : 121234 * 4561237 = 552977006458

La réponse ne sera probablement pas correcte.  Pourquoi ? Parce que les LLMs sont très bons pour prédire des mots, mais pas pour faire des calculs précis sur des grands nombres.

Avec LlamaIndex, on peut créer un agent qui appelle une fonction Python de multiplication.

Cette fois, le LLM comprend qu'il doit appeler la fonction multiply, et vous obtenez une réponse correcte.

L'approche par agents fonctionnels est simple et efficace, elle se rapproche du fonctionnement des agent ReAct (Reasoning + Acting), une méthode puissante combinant raisonnement étape par étape et appel d'outils.

Ces agents sont capables d'élaborer une stratégie avant d'agir, ce qui les rend idéaux pour des cas complexes, comme la navigation dans des documents, la planification ou les interactions multi-étapes.

Comparez l'approche LlamaIndex avec l'approche de LangGraph, retrouvez notre article similaire sur la création d'un agent React avec LangGraph : Construire un Agent ReAct en utilisant LangGraph.

LlamaIndex permet en quelques lignes de créer des agents puissants capables d'améliorer les performances des LLMs, notamment pour des tâches précises comme les calculs, les requêtes sur base de données ou l'appel d'API. En moins de 5 minutes, vous avez un agent conversationnel fiable et étendu. Idéal pour intégrer l'IA dans vos applications professionnelles.