Construire des agents, assistants et systèmes RAG avec Claude

Face à un nouveau cas d'usage, la premiere question à se poser n'est pas quel outil sophistiqué utiliser, mais quel est le niveau de complexité minimal nécessaire. Un simple appel à l'API, sans outil ni boucle agentique, suffit pour la majorité des tâches de classification, de synthèse ou de génération de contenu. Un pipeline avec quelques étapes orchestrées par le code de l'application convient lorsque la logique métier est connue à l'avance et peut etre codée explicitement.

Le recours à un agent complet, ou Claude decide lui-même des outils à appeler et de l'ordre des étapes, se justifie surtout lorsque la tâche est ouverte, multi-étapes, et difficile à specifier entierement à l'avance, par exemple explorer un problème, chercher de l'information dans plusieurs sources, puis produire une synthèse adaptée. Construire un agent là où un pipeline simple suffirait ajoute de la complexité, du coût et des risques d'erreur sans bénéfice proportionnel.

Un agent construit avec l'API Claude repose sur la boucle de tool use décrite dans le domaine d'intégration technique : le modèle demande l'execution d'un outil, l'application l'execute et retourne le résultat, et le modèle decide de l'étape suivante en fonction de ce résultat, jusqu'a produire une réponse finale. Cette boucle peut inclure des outils variés : recherche documentaire, execution de code, interrogation d'une base de données, ou appel à une API métier.

La conception des outils mis à disposition de l'agent est déterminante pour la fiabilité du système : des descriptions d'outils précises, des schémas de paramètres stricts, et une gestion explicite des erreurs renvoyées par un outil améliorent nettement le comportement de l'agent par rapport à une configuration ou l'ensemble des tâches serait laissé au seul jugement du modèle.

Le RAG est une architecture qui consiste à rechercher, au moment de la requête, les documents ou passages les plus pertinents dans une base de connaissances, puis à les injecter dans le contexte envoye à Claude avant de générer la réponse. Cette approche permet de doter le modèle de connaissances spécifiques à jour, par exemple la documentation interne d'une entreprise, sans avoir à réentraîner ou modifier le modèle lui-même.

Un pipeline RAG bien conçu améliore à la fois la pertinence des réponses et leur fiabilité factuelle, puisque le modèle peut s'appuyer sur des sources identifiées plutôt que sur sa seule mémoire paramétrique, et permet d'inclure des citations renvoyant aux documents sources. La qualité du RAG dépend fortement de l'étape de récupération elle-même : un mauvais choix de documents en amont limite la qualité de la réponse, quelle que soit la capacité du modèle utilise ensuite.

Avant de déployer une application basee sur Claude, il est recommandé de constituer un jeu d'evaluation, ou eval set, composé d'exemples représentatifs des cas réels que l'application devra traiter, y compris des cas limites et des cas d'echec attendus. Ce jeu de test permet de mesurer objectivement l'impact d'un changement de prompt, de modèle ou de pipeline, plutôt que de se fier à une impression subjective sur quelques exemples testés manuellement.

Cette evaluation peut combiner des criteres automatisés, comme la correspondance à un format attendu, et un jugement qualitatif, parfois réalisé par un autre appel à Claude configuré comme évaluateur. Intégrer cette pratique tot dans le cycle de developpement permet de detecter les régressions avant qu'elles n'atteignent les utilisateurs finaux et de justifier objectivement les choix d'architecture, comme le passage d'un simple appel à un pipeline RAG ou à un agent complet.