Communication Multi-Agents

La communication multi-agents englobe les protocoles, mécanismes et patterns par lesquels plusieurs agents IA interagissent, échangent des informations et coordonnent des tâches. Dans les systèmes IA complexes, des agents spécialisés collaborent fréquemment : un orchestrateur coordonne des sous-agents pour la recherche, l'écriture, le contrôle qualité et la publication. Modèles de communication dominants : orchestration directe, MCP (Model Context Protocol) d'Anthropic comme protocole standardisé d'appel d'outils entre agents et services externes, A2A (Agent-to-Agent Protocol) de Google comme standard ouvert pour la communication pair-à-pair, et systèmes basés sur des files de messages pour la communication asynchrone. Décisions de conception critiques : synchrone vs. asynchrone ; push vs. pull ; gestion des erreurs (que se passe-t-il quand un sous-agent échoue ?) ; gestion de l'état (comment le contexte partagé est maintenu cohérent ?). Chaque interface agent-à-agent doit être explicitement spécifiée, versionnée et testée indépendamment. Exemple concret : un système multi-agents de création de contenu comprend un Agent de Recherche, un Agent de Rédaction, un Agent Qualité et un Agent de Publication. Sans contrats de communication clairs, les systèmes multi-agents deviennent fragiles.