Terminologie des agents IA

Avec le développement rapide des technologies de grands modèles de langage (LLM) et d'agents (Agent), les paradigmes de programmation connaissent une transformation profonde. Vibe Coding, Agentic Coding, Harness Engineer, Loop Engineer... une série de nouveaux concepts et de nouveaux termes apparaissent les uns après les autres. Voyons maintenant quels sont ces nouveaux termes et ce que chacun d'eux signifie.

Agent IAIl se compose d'intelligence artificielle et d'agent.

1. Paradigme de codage

Terme Chinois Signification principale Exemple (activité de restaurant)
Vibe Coding Vibe Coding Utiliser le langage naturel/la voix pour décrire les besoins et laisser l'IA générer le code. Faire du riz sauté aux œufs à la maison à l'instinct, en ajoutant ce que l'on veut.
Ingénierie du contexte Ingénierie du contexte Améliorer les performances du modèle en organisant le contexte, les connaissances, la mémoire et les outils. Préparer les ingrédients à l'avance, préparer le menu et l'environnement de cuisine.
Codage agentique Codage agentique L'agent accomplit automatiquement les tâches de programmation (conception → mise en œuvre → tests → acceptation). Gérer un restaurant formel, depuis le menu et la préparation des ingrédients jusqu'au processus complet de service des plats.
Développement natif IA Développement natif IA Par défaut, l'IA participe à l'ensemble du processus de conception, de développement et de test. Exploiter directement un restaurant intelligent.

2. Rôle d'ingénieur

Terme Chinois Signification principale Exemple (opérations de restaurant)
Ingénieur Harness Ingénieur Harness Appelle divers composants Harness, effectue le travail et accepte lui-même les résultats Chef cuisinier professionnel, maîtrisant diverses techniques culinaires, goûte et contrôle la qualité après la cuisson
Ingénieur Loop Ingénieur Loop Construit des systèmes d'orchestration automatisés, auto-évolutifs Système de gestion des opérations de restaurant, coordonnant la planification, l'approvisionnement, le rythme de service et les coûts
Ingénieur de contexte Ingénieur de contexte Responsable de la conception des contextes, des sources de connaissances et des systèmes de mémoire Chef répartiteur de cuisine
Ingénieur produit IA Ingénieur produit IA Responsable de la conception des capacités d'IA et des boucles métier fermées Propriétaire et exploitant de restaurant
Opérateur d'Agent Ingénieur des opérations d'Agent Surveille et optimise en continu l'efficacité d'exécution de l'Agent Le gérant du magasin optimise en continu les données opérationnelles

3. Modèle et fondamentaux

Terminologie Chinois Signification principale Notes
LLM（Grand modèle de langage） Grand modèle de langage Un modèle de prédiction linguistique entraîné sur des données textuelles massives GPT, Claude et Gemini sont tous des LLM
GPT Transformer génératif pré-entraîné Paradigme d'architecture de modèle d'OpenAI Transformer génératif pré-entraîné
Token Token La plus petite unité de texte traitée par le modèle (environ 3/4 d'un mot anglais) Unité de mesure pour la facturation et la longueur du contexte
Fenêtre de contexte Fenêtre de contexte Le nombre maximal de tokens qu'un modèle peut « voir » en une fois Plus la fenêtre est grande, plus il se souvient
Inférence Inférence Le processus par lequel un modèle génère une sortie Distinct de l'entraînement
Hallucination Hallucination Le modèle fabrique avec assurance des informations inexistantes Génère du contenu incohérent avec les faits, le contexte ou les objectifs
Température Température Contrôle la distribution de probabilité d'échantillonnage ; des valeurs plus élevées sont plus diverses, des valeurs plus faibles plus stables Il est recommandé de la baisser lors de l'écriture de code
Top-p / Top-k Paramètres d'échantillonnage Contrôle la plage d'échantillonnage des mots candidats Affecte la diversité des sorties
Embedding Embedding vectoriel Convertit le texte/les images en vecteurs numériques pour les calculs de similarité Le fondement du RAG
Fine-tuning Fine-tuning Continue l'entraînement d'un modèle généraliste sur des données spécifiques Rend le modèle plus compétent dans un domaine spécifique
RLHF Apprentissage par renforcement à partir du retour humain Aligne le comportement du modèle sur les préférences humaines Rend l'IA « obéissante »
MoE（Mélange d'experts） Mélange d'experts N'active qu'un sous-ensemble de paramètres à chaque fois, ce qui améliore l'efficacité Exécuter des modèles plus puissants avec moins de calcul
Multimodal Multimodal Traite simultanément le texte, les images, l'audio et la vidéo GPT-4o et Gemini en sont tous deux des exemples
Transformer Architecture Transformer La structure de réseau de neurones sous-jacente des LLM modernes Le mécanisme d'attention en est le cœur
Cache KV Cache clé-valeur (KV Cache) Met en cache les résultats de calcul du contexte pour améliorer la vitesse d'inférence Éviter de feuilleter la recette à plusieurs reprises
Latence Latence Temps de réponse du modèle Affecte l'expérience utilisateur
Débit Débit Nombre de tâches traitables par unité de temps Affecte la capacité de concurrence

4. Ingénierie de prompt

Terme Chinois Sens principal
Prompt Prompt Instruction d'entrée donnée au modèle
Prompt système Prompt système L'instruction sous-jacente qui définit le rôle, les limites et le comportement de l'Agent
Ingénierie de prompt Ingénierie de prompt La technique de conception et d'optimisation de prompts pour obtenir une meilleure sortie
Zero-shot Zero-shot Ne donner aucun exemple et laisser directement le modèle accomplir la tâche
Few-shot Few-shot Donner quelques exemples pour guider le modèle à produire une sortie dans un format/style spécifique
Chaîne de pensée（CoT） Chaîne de pensée Guider le modèle pour produire des étapes de raisonnement intermédiaires, améliorant la capacité de raisonnement complexe
ReAct Raisonnement + Action Raisonnement + Action en alternance, penser tout en faisant, et c'est le paradigme central de l'Agent
Prompt de rôle Jeu de rôle Laisser le modèle jouer un certain rôle (par ex., "Vous êtes un architecte senior")
Sortie structurée Sortie structurée Forcer le modèle à produire une sortie dans des formats tels que JSON/XML
Chaînage de prompts Chaînage de prompts Plusieurs prompts enchaînés pour accomplir des tâches complexes
Auto-cohérence Auto-cohérence Générer plusieurs résultats de raisonnement puis voter pour en sélectionner un
Arbre de pensées（ToT） Arbre de pensée Explorer simultanément plusieurs chemins de raisonnement

5. Architecture de l'Agent

Terme Chinois Sens principal Exemple (fonctionnement d'un restaurant)
Agent Agent Un programme d'IA capable de percevoir, décider et exécuter des tâches de manière autonome Chef de cuisine
Multi-agents Multi-agent Plusieurs Agents se répartissent le travail et collaborent L'équipe de cuisine collabore pour servir les repas
Sous-agent Sous-agent Un sous-agent dédié dérivé de l'Agent principal Chef à plein temps (par ex., découpe/préparation, plats froids, desserts)
Utilisation d'outils / Appel de fonctions Appel d'outils / Appel de fonctions L'Agent appelle des outils/API externes pour exécuter des actions Utiliser des outils de cuisine tels que des couperets, des cuisinières et des fours
Planification planification L'Agent décompose les objectifs et formule des étapes d'exécution Élaborer un plan de préparation des repas et de dressage
Réflexion réflexion L'Agent examine son propre comportement et s'améliore Ajuster les saveurs en fonction des retours après avoir goûté les plats
Mémoire Mémoire Informations à long terme sauvegardées d'une session à l'autre pour être réutilisées (court terme/long terme) Accumulation de livres de recettes et de données opérationnelles
Boucle d'Agent Boucle d'Agent Mécanisme itératif : penser → agir → observer → repenser Le cycle de préparation des ingrédients → cuisson → dégustation → service
Environnement Environnement Le monde réel dans lequel l'Agent perçoit et exécute des actions environnement de cuisine
Observation observation Obtenir des informations de retour après l'exécution retour de dégustation
Exécution Execute Transformer les plans en actions réelles commencer à cuisiner
Mémoire à long terme Mémoire à long terme Conservation à long terme des connaissances expérientielles Base de données métier

6. Composants du harnais (Modules de capacités de l'Agent IA)

Terme Chinois sens fondamental Exemple (gestion de restaurant)
Harnais Harnais de câblage / Cadre de contrôle Cadre d'exécution qui prend en charge l'exécution de l'Agent, la gestion du contexte et l'orchestration des outils L'ensemble du système de cuisine (la cuisine elle-même)
Compétences compétence Modules de capacités spécialisées que l'Agent peut appeler Diverses techniques de cuisson (cuisson à la poêle, sauté, friture)
Contexte Contexte L'étendue des informations disponibles pour la tâche en cours Commandes en cours, inventaire des ingrédients et exigences des clients
MCP（Protocole de contexte de modèle） Protocole de contexte de modèle Protocole standardisé permettant à l'Agent de se connecter à des outils/sources de données externes Interface standardisée pour la connexion aux fournisseurs d'ingrédients et aux plateformes de livraison de repas
Autorisation contrôle d'accès Mécanisme de sécurité contrôlant ce que l'Agent peut/ne peut pas faire Autorisations d'opération de cuisine et approbations d'achat
RAG（Génération augmentée par récupération） Génération augmentée par récupération Récupérer d'abord dans la base de connaissances, puis laisser le modèle générer, ce qui réduit les hallucinations Avant de cuisiner, consulter le livre de recettes pour vérifier la procédure standard
Registre d'outils Centre de registre d'outils Gestion unifiée des outils disponibles pour l'Agent Râtelier d'outils de cuisine
Session Session Cycle de vie d'une tâche unique Un processus d'opération métier
Base de connaissances base de connaissances Collection externe de connaissances pour les requêtes de l'Agent Bibliothèque de recettes de restaurant

7. Outils de boucle (orchestration automatisée et évolution autonome)

Terminologie Chinois Signification principale Exemple (opérations de restaurant)
/loop Instruction de boucle Laisser l'Agent s'exécuter en continu dans une boucle Pipeline de préparation alimentaire fonctionnant en continu
/goal Instruction d'objectif Définir des objectifs pour amener l'Agent à les atteindre de manière autonome Objectifs commerciaux quotidiens
Cron Tâche planifiée Déclenchée automatiquement selon un planning horaire Planification des heures d'ouverture et de la préparation des repas
Worktree Arbre de travail Espace de travail parallèle multi-branches Git Plusieurs fourneaux cuisinant simultanément sans interférer les uns avec les autres
Workflow Workflow Processus automatisé multi-étapes prédéfini SOP standard de service des aliments
Planificateur Planificateur Coordonne l'ordre d'exécution de plusieurs tâches Système de planification de cuisine
Point de contrôle Point de contrôle Sauvegarde l'état d'exécution pour la reprise Continuer à travailler après une pause d'activité
Humain dans la boucle Humain dans la boucle Permet l'intervention humaine aux étapes critiques Le chef principal donne la confirmation finale avant le service

8. Écosystème d'outils

Outil Type Description
Claude Code（cc） AI Agent / CLI Agent terminal officiel d'Anthropic, représentant typique de Harness
Codex CLI AI Agent / CLI Agent de codage en ligne de commande officiel d'OpenAI
Cursor AI IDE Éditeur de code avec IA intégrée, principal outil pour le Vibe Coding
Windsurf AI IDE IDE IA produit par Codeium
GitHub Copilot Assistant de programmation IA Le premier plugin de programmation IA popularisé, axé sur la complétion assistée
Cline / Roo Code Plugin Agent open source Agent de codage autonome dans VS Code
Aider Agent CLI open source Outil de programmation en binôme IA en ligne de commande
Devin Ingénieur logiciel IA Le "premier programmeur IA" de Cognition, tendant vers une autonomie complète
Continue Plugin IA open source Assistant de code avec modèles personnalisables
Qoder AI IDE Un environnement de développement intelligent national pour les scénarios de programmation IA, mettant l'accent sur l'Agent, la compréhension de projet et la génération de code
Trae AI IDE Nouvel outil de programmation IA de ByteDance, prenant en charge le développement conversationnel et la collaboration au niveau ingénierie
ZCode Assistant de programmation IA Produit de programmation intelligent de Z.ai, prenant en charge la génération de code, la compréhension, la refactorisation et la collaboration d'ingénierie
OpenHands Agent open source Développement logiciel autonome, orienté vers une exécution d'ingénierie complète
Bolt AI Builder Génération rapide d'applications, axée sur la livraison de produit
Lovable AI Builder Génération web à partir de langage naturel, mettant l'accent sur la livraison de produit

9. Évaluation et sécurité

Terminologie Chinois Signification principale
Eval Évaluation Mesurer les capacités du modèle/Agent avec des jeux de tests
Alignement Alignement Faire en sorte que le comportement de l'IA soit conforme aux intentions et valeurs humaines
Garde-fou Garde-fous Mécanisme de sécurité qui limite la plage de sortie de l'IA
Red Teaming Tests Red Team Attaquer/induire proactivement l'IA pour découvrir des vulnérabilités
Injection de prompt Injection de prompt Une entrée malveillante détourne le comportement de l'IA (par ex., "ignorez les instructions ci-dessus")
Empoisonnement de contexte Pollution du contexte Injecter des informations malveillantes dans le contexte pour tromper l'agent
Bac à sable Bac à sable Environnement d'exécution isolé qui empêche les opérations erronées de l'IA d'endommager le système

10. Parcours d'évolution de l'ingénierie de l'IA (Évolution)

Les capacités d'ingénierie de l'IA remontent progressivement la pile : du contrôle de la sortie du modèle, au contrôle du contexte, au contrôle des systèmes, pour finalement évoluer vers des systèmes autonomes continus.

Étape Focus Capacités clés
Ingénierie de prompt Comment demander Conception de prompts
Ingénierie du contexte Quelles informations fournir Organisation du contexte
Ingénierie du harnais Comment organiser les capacités Orchestration des outils
Ingénierie des boucles Comment créer des résultats en continu Exécution automatisée et retour d'information
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