Voici un exposé simplifié et pédagogique sur les Agents IA dans n8n, leurs différents types, et dans quels cas les utiliser. L’objectif est de comprendre les principes généraux et d’avoir des pistes concrètes d’utilisation.
Qu’est-ce qu’un Agent IA dans n8n ?
Un Agent IA est un “système autonome” qui :
Reçoit des données (par exemple des requêtes d’utilisateurs),
Prend des décisions (quels outils utiliser, quelle action exécuter),
Agit dans son environnement pour atteindre un but (envoyer une réponse, lancer une requête, stocker un fichier, etc.).
Dans n8n, on configure ces Agents IA à l’aide du nœud “AI Agent”. Ce nœud a besoin :
D’un (ou plusieurs) modèles d’IA (souvent un modèle de type Chat, comme GPT),
D’au moins un outil connecté (un “sub-node” ou “tool” qui permet par exemple de faire une requête HTTP, un scraping, une requête SQL, etc.),
Éventuellement d’un module de “mémoire” (pour conserver le contexte de conversation), si l’agent choisi le permet.
Les principaux types d’Agents IA dans n8n
Il existe six agents parmi lesquels choisir. Chacun a sa spécialité et s’utilise dans des scénarios différents :
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Ce qu’il fait : Il peut appeler différents outils (API, intégrations, bases de données…) en fonction du besoin détecté.
Quand l’utiliser : Pour la plupart des cas d’usage. C’est un excellent point de départ : il gère bien les appels aux “tools” et sait choisir automatiquement celui qui convient le mieux en fonction de la demande.
Avantages : Très polyvalent, bonne intégration avec de nombreux services externes et bases de données, gère un format de réponse standardisé.
Conversational Agent (Agent conversationnel)
Ce qu’il fait : Il sert à créer un chatbot ou un assistant virtuel capable de maintenir une conversation “humaine”. Il comprend les intentions et gère un fil de discussion.
Quand l’utiliser : Pour tout ce qui concerne les chatbots, la relation client, le support utilisateur ou les assistants virtuels.
Avantages : Il garde la mémoire des échanges (via un nœud de “mémoire”), ce qui rend les échanges plus naturels.
Limites : Moins précis que le Tools Agent sur les appels d’outils avancés. Souvent suffisant pour des interactions plus simples ou quand le modèle choisi ne gère pas l’appel d’outils.
OpenAI Functions Agent
Ce qu’il fait : Spécialement conçu pour les modèles OpenAI “functions” (par ex. GPT-3.5/4 “function calling”).
Quand l’utiliser : Uniquement si vous avez configuré un OpenAI Chat Model de type “functions calling” et que vous voulez tirer parti de cette fonctionnalité.
Avantages : Permet de profiter des “fonctions” qu’OpenAI propose pour générer automatiquement les arguments d’appels d’API, etc.
Plan and Execute Agent (Agent Planifier & Exécuter)
Ce qu’il fait : Il commence par créer un plan (une liste d’étapes) pour résoudre la tâche, puis l’exécute étape par étape.
Quand l’utiliser : Quand le problème ou la tâche requiert une approche plus structurée et un enchaînement logique de plusieurs étapes.
Avantages : Il est capable de décomposer des tâches complexes, de planifier et d’assurer l’exécution d’un plan.
ReAct Agent
Ce qu’il fait : Il applique la méthode “Reason + Act” : l’Agent raisonne sur la demande, décide de la prochaine action, puis agit, et ainsi de suite.
Quand l’utiliser : Pour les scénarios où l’on veut que l’IA décompose des demandes complexes en sous-actions successives, tout en explicitant son raisonnement.
Limites : Pas de mémoire intégrée (pas de conversation longue). On l’utilise plutôt quand la conservation du contexte n’est pas nécessaire.
SQL Agent
Ce qu’il fait : Il se connecte à une base de données SQL et convertit des questions en langage naturel vers des requêtes SQL. Ensuite, il exécute la requête et renvoie le résultat.
Quand l’utiliser : Pour construire un “assistant base de données” capable de répondre à des questions sur le contenu d’une base MySQL, Postgres ou SQLite, sans forcément taper soi-même les requêtes SQL.
Avantages : Permet de créer très vite un outil d’analyse de données en langage naturel.
Ajouter un nœud “AI Agent” dans votre workflow.
Choisir le type d’agent (parmi les 6 ci-dessus) dans les paramètres du nœud.
Connecter un ou plusieurs “tools” (sous-nœuds) si nécessaire (p. ex. un outil de scraping, un outil d’API, un accès à une base de données, etc.).
Brancher un “Chat Model” (souvent un modèle OpenAI Chat, Anthropic, etc.) :
L’agent en a besoin pour générer du texte et analyser la requête.
Certains agents nécessitent explicitement un “Chat Model” compatible (ex. Tools Agent, Conversational Agent).
Définir la source du “Prompt” (la question initiale) :
Soit en l’écrivant dans les paramètres du nœud (“Define below”),
Soit en récupérant un message depuis un Chat Trigger ou un autre nœud.
(Optionnel) Ajouter une “mémoire” :
- Pour les agents qui la supportent (par ex. Conversational Agent), un nœud de “Window Buffer Memory” ou équivalent vous permettra de conserver l’historique d’une conversation.
Tester et ajuster :
- Vous pouvez limiter le nombre d’itérations, ajuster les messages “system” pour guider l’agent, définir des formats de sortie, etc.
Cas d’utilisation principaux
Assistant virtuel ou chatbot :
Utilisez le Conversational Agent (avec mémoire) pour offrir une expérience plus naturelle, ou Tools Agent si vous avez besoin d’appeler des outils.
Actions automatisées pilotées par IA :
Par exemple, envoyer un email, effectuer une requête HTTP, etc. : optez pour le Tools Agent (il sait choisir l’outil adéquat).
Analyse de données en langage naturel :
Connecter une base SQL et employer le SQL Agent pour interroger les tables à partir de phrases en langage naturel.
Scénarios complexes (projets multi-étapes) :
Le Plan and Execute Agent peut d’abord élaborer un plan de travail, puis traiter étape par étape, parfait pour des enchaînements logiques importants.
Approche “Reason + Act” :
Si vous voulez voir l’IA “raisonner” et exécuter en boucle, le ReAct Agent est intéressant (mais n’a pas de mémoire).
Bonnes pratiques et points d’attention
Vérifier la compatibilité du modèle :
Certains agents requièrent un “Chat Model” précis (ex. OpenAI Functions Agent).
Garder un œil sur les “hallucinations” :
Les modèles peuvent parfois inventer des réponses. Utilisez si besoin des “Output Parsers” pour contraindre la forme des réponses.
Gérer la conversation (si besoin) :
Les agents comme Conversational Agent acceptent un sub-nœud “memory” pour conserver le contexte.
NB : le ReAct Agent, lui, ne gère pas de mémoire.
Limiter le nombre d’itérations :
Par défaut, le paramètre “Max Iterations” est souvent à 10. Si votre workflow se bloque ou coûte trop cher en tokens, réduisez-le.
Conclusion
Dans n8n, les Agents IA offrent un moyen puissant de connecter un LLM à toutes sortes d’outils, de bases de données et de services. Le choix de l’agent dépend principalement :
De l’objectif (chatbot, requêtes SQL, workflow complexe, etc.),
Du contexte (modèle OpenAI Functions, besoin de mémorisation, etc.),
Des capacités (nombre d’outils à appeler, complexité de la tâche à décomposer).
Pour la plupart des scénarios, commencer avec le Tools Agent est une bonne idée. Vous pouvez ensuite affiner en optant pour le Conversational Agent (chat plus naturel), ou un SQL Agent (requêtes BD), ou encore le Plan and Execute ou ReAct Agent pour des tâches à étapes multiples ou un raisonnement plus élaboré.
Avec cette vue d’ensemble, vous disposez des bases pour choisir l’Agent IA qui correspond le mieux à votre besoin, et pour l’intégrer efficacement à vos workflows n8n. Bon apprentissage et bonne automatisation !
