Créer un agent

Trois blocs à remplir : le point de départ, ce que l'agent doit savoir, et comment il doit se comporter.

Base de configuration

Partez d'un modèle déjà préconfiguré, ou personnalisez entièrement :

Agent Support Client — assistant dédié au support et à la satisfaction client
Agent Analyse de Données — spécialiste en analyse de données
Agent Marketing Digital — expert en création de contenu et stratégies marketing
Personnalisé — vous partez d'une page blanche, pour répondre exactement à vos objectifs

Même en partant d'un modèle, rien n'est figé — vous pouvez ajuster les instructions et les connaissances juste après. Le modèle n'est qu'un point de départ, pas un moule.

Connaissances

C'est ici que l'agent va chercher ses réponses. Deux types de sources possibles :

Catalogues — données structurées et tables (vos datasets)
Documents — PDF, Word, Markdown, Excel...

L'agent ne peut consulter qu'un seul type de connaissance à la fois : soit des catalogues, soit des documents — pas les deux simultanément sur un même agent. Si vous avez besoin des deux, créez deux agents distincts.

Une fois le type choisi, sélectionnez une ou plusieurs sources dans la liste (par exemple plusieurs catalogues à la fois si besoin).

Métadonnées et pertinence des réponses

La qualité des réponses dépend aussi de la richesse des métadonnées de vos catalogues — descriptions de colonnes, tags, contexte métier. Sans métadonnées précises, l'agent peut ignorer des colonnes pertinentes lors de la recherche.

Voir Paramètres d'un dataset pour documenter vos catalogues et leurs colonnes.

Mode et informations

Nom et Description — pour vous y retrouver dans la liste des agents
Fournisseur LLM et Modèle — par exemple openai / gpt-4.1
Instructions — le format de réponse attendu (ton, structure, longueur, ce qu'il faut éviter...)

Les instructions servent à décrire le format de la réponse — pas à établir des liens entre plusieurs catalogues. Pour croiser des données, sélectionnez plusieurs catalogues dans la section Connaissances.

Une fois tous les champs remplis, cliquez sur Créer l'agent.

Concepts liés

Base de connaissance : la source d'information que l'agent consulte pour répondre (catalogues ou documents)
Instructions : le prompt système qui définit le format et le comportement de la réponse
Fournisseur LLM : le modèle de langage utilisé pour générer les réponses

Une fois créé, votre agent apparaît dans la liste — prêt à répondre à vos questions. Passez à Utiliser un agent pour démarrer votre première conversation, ou consultez Bien converser avec un agent pour des conseils de formulation.