Face aux approches basées sur les LLM, AWS explore une autre méthode nommée SOP (procédures opérationnelles standardisées) pour la création d’agents IA. Fondée sur Markdown et open source, elle fournit des workflows structurés en langage naturel et comble les manques des autres solutions.
Concevoir des agents IA fiables, capables d’exécuter des tâches complexes de façon constante, demeure un défi rapporte AWS dans un blog. Le fournisseur de cloud présente une méthode pour le relever. Baptisée SOP acronyme de procédures opérationnelles standardisées, elle se démarque de l’approche traditionnelle de créer des agents à partir de LLM. Celle-ci était le moyen le plus rapide pour les entreprises de faire évoluer les agents dans les charges de travail de production, car ce mode de développement utilise le raisonnement du modèle pour générer un workflow que les agents doivent suivre, contrairement à un développeur qui doit écrire des centaines de lignes de code personnalisé pour définir un workflow. Au début de l’année, AWS a livré en open source un SDK appelé Strands Agents que le fournisseur utilisait en interne pour créer des agents à l’aide de LLM.
Cependant, la société affirme que lors de l’utilisation de cet outil, ses développeurs ont rencontré des problèmes. Selon elle, le fait que le SDK s’appuie sur un raisonnement basé sur des modèles produisait souvent des résultats imprévisibles une fois que les agents étaient confrontés à des charges de travail de production. Conséquence, les résultats entraînaient des résultats incohérents, des instructions mal interprétées et une difficulté dans la pertinence des prompts, autant d’obstacles à son adoption à grande échelle. Pour contourner ces difficultés tout en évitant d’écrire des lignes de code personnalisées, AWS a mis au point SOP ou Standard Operating Procedures, qui sont des instructions standardisées en langage naturel, basé sur le format Markdown combinées à des mots-clés RFC 2119, tels que « must », « should » et « may », qui donnent aux développeurs la capacité de guider les agents afin qu’ils génèrent le flux souhaité.
Plusieurs tâches déjà testées avec succès
Essentiellement, les instructions, les paramètres et les mots-clés SOP créent une structure qui sert de cadre de réflexion à l’agent, garantissant ainsi qu’il génère le flux de travail souhaité. Lors de son utilisation en interne, AWS a déclaré que ses équipes avaient utilisé avec succès les SOP pour effectuer des tâches allant de la révision de code et de la génération de documentation à la réponse aux incidents et à la surveillance du système, sans avoir à écrire de code personnalisé complexe pour générer des flux de travail. Fort de ce succès, l’hyperscaler a publié le code et les référentiels pour SOP sur GitHub, afin que d’autres développeurs puissent adopter les mêmes modèles pour leurs propres cas d’usage.
Selon le fournisseur, l’adoption des SOP est facilitée par le fait que le format Markdown fonctionne avec les LLM, les plateformes de vibe coding et d’autres frameworks agentiques. « Les frameworks d’agents comme Strands peuvent intégrer les SOP en tant qu’invites système, les outils de développement tels que Kiro et Cursor peuvent les utiliser pour des workflows structurés, et les modèles d’IA comme Claude et GPT-4 peuvent les exécuter directement », souligne AWS. En outre, l’hyperscaler a indiqué que les SOP pouvaient être enchaînées pour exécuter des workflows complexes en plusieurs phases.