Suivant la tendance des agents IA, Mistral a présenté une API dédiée à ce domaine. Elle fonctionne en complément de l’API Chat Completion.
De plus en plus d’entreprises regardent le développement d’agents IA, une version plus autonome des assistants IA actuels. Pour les aider dans cette tâche, Mistral a présenté l’API Agents qui combine des LLM de l’éditeur français avec des connecteurs intégrés pour l’exécution de code, la recherche web, la génération d’images, les outils MCP (model context protocol), la mémoire persistante des conversations et les fonctionnalités d’orchestration agentique.
Plusieurs connecteurs
Concrètement l’API Agents propose quatre connecteurs. Le premier est relatif à l’exécution de code et donne la possibilité aux développeurs de créer des agents exécutant du code Python dans un environnement sandbox sécurisé. Le second est lié à la génération d’image et est optimisé par FLUX1.1 Pro Ultra de BlackForestLabs. De son côté, le connecteur de bibliothèque de documents donne accès aux agents et à d’autres documentations dans Mistral Cloud. Il alimente également la fonction de RAG (retrieval augmented generation).
Enfin, le connecteur de recherche web combine les modèles de Mistral avec des informations récentes trouvées sur Internet. La start-up a indiqué que les agents dotés de fonctionnalités de recherche web « affichent une amélioration significative de leurs performances. » Selon le benchmark SimpleQA, Mistral Large et Medium avec recherche web ont obtenu des scores respectifs de 75 % et 82,32 %, contre 23 % et 22,08 % sans recherche web.
Une gestion des conversations
L’API Agents, qui fonctionne en complément de l’autre API Chat Completion de Mistral, apporte une gestion des conversations avec plusieurs options pour les développeurs : maintenir l’état des conversations, poursuivre celles existantes ou en initier de nouvelles selon les besoins. Elle prend en charge les sorties en continu pour mettre à jour et interagir en temps réel.
Cependant, Mistral a souligné : « La véritable puissance de notre API Agents réside dans sa capacité à orchestrer plusieurs agents pour résoudre des problèmes complexes. Grâce à l’orchestration dynamique, des agents peuvent être ajoutés ou supprimés d’une conversation selon les besoins, chacun apportant ses capacités uniques pour résoudre différents aspects d’un problème. »
Mistral comble l’écart
Face à l’API Agents, Brian Jackson, directeur de recherche principal chez Info-Tech Research Group indique qu’elle « doit être considérée comme un pari gagnant et non comme une version révolutionnaire. » Selon lui, elle se place « au même niveau que les assistants d’OpenAI, les agents Gemini de Google et les outils Claude d’Anthropic, qui apportent une mémoire persistante, des outils d’appel et des sorties structurées, autant d’éléments désormais incontournables dans ce secteur. Elle comble un manque de fonctionnalités pour ceux qui misent déjà sur les modèles de Mistral, mais n’introduit pas de fonctionnalités inédites sur le marché. »
Pour autant, l’analyste juge intéressant la prise en charge de MCP. « Ce qui compte, c’est l’orientation de la norme. Il semble prometteur que tous les principaux acteurs du LLM s’intègrent autour du protocole Model Context Protocol », a-t-il déclaré. « Cela signifie que les agents d’IA seront hautement interopérables et que les entreprises n’auront à coder leur interface entre les systèmes existants et les agents d’IA qu’une seule fois au lieu de plusieurs. Cela implique que nous disposerons d’un écosystème d’IA agentique plus flexible et moins sujet à la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur. »