Workflows vs agents
IA / LLM 🟡 MidDéfinition
Anthropic (19 décembre 2024) sépare les workflows, où LLM et outils suivent des chemins de code prédéfinis, des agents, où le LLM dirige dynamiquement ses propres étapes. Cinq motifs de workflow : chaînage de prompts, routage, parallélisation (sectionnement ou vote), orchestrateur-travailleurs, évaluateur-optimiseur. Règle : partir du plus simple qui marche.
Analogie
Une recette suivie pas à pas contre un chef qui improvise avec ce qu'il trouve dans le frigo.
Exemple de code
// Workflow « routage » : le code décide du chemin, pas le modèle
const route = await classify(ticket); // petit modèle, sortie structurée
switch (route.categorie) {
case 'facturation': return billingPrompt(ticket); // prompt spécialisé
case 'incident': return incidentPrompt(ticket);
default: return genericPrompt(ticket);
}
// Workflow « évaluateur-optimiseur » : boucle bornée par le code
let draft = await write(brief);
for (let i = 0; i < 3; i++) {
const review = await evaluate(draft); // second appel, critique structurée
if (review.ok) break;
draft = await rewrite(draft, review.feedback);
}Cas d'usage
Choisir l'architecture en entretien : « pourquoi pas un agent ? » se répond par prévisibilité, coût, testabilité.
Anti-pattern
Appeler « agent » un pipeline codé, ou lâcher un agent là où trois étapes fixes suffisaient.
Termes liés
Fiche mise à jour le 2026-09-27