Cet article propose un guide complet sur le modèle « Planifier puis Exécuter » (PtE) pour la conception d'agents LLM (Large-Scale Language Model) capables d'automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes. Nous explorons les principes fondamentaux du modèle PtE, un modèle de conception d'agent qui dissocie la planification stratégique de l'exécution tactique, ses composants (Planificateur et Exécuteur) et ses avantages architecturaux par rapport aux modèles réactifs comme ReAct en termes de prévisibilité, de rentabilité et de qualité d'inférence. Nous nous concentrons sur la sécurité en établissant une résilience inhérente aux attaques par injection rapide indirecte, en détaillant la nécessité d'une stratégie de défense en profondeur et de contrôles complémentaires essentiels tels que le principe du moindre privilège, l'accès aux outils limité à la tâche et l'exécution de code en sandbox. Nous fournissons des plans d'implémentation et des références de code fonctionnels pour trois principaux frameworks d'agents : LangChain (utilisant LangGraph), CrewAI et AutoGen. Nous analysons la manière dont chaque framework implémente le modèle PtE et discutons des modèles avancés, notamment les boucles de replanification dynamique, l'exécution parallèle à l'aide de DAG et l'importance de la vérification humaine dans la boucle (HITL).
