Si 2024 a été l'année où tout le monde s'est passionné pour les chatbots IA, nous sommes aujourd'hui à l'ère des agents IA. Les agents IA connaissent un grand succès, en particulier ceux qui ne se contentent pas de répondre à des questions, mais qui vous déchargent réellement d'une partie de votre travail.
🦾 51 % des personnes interrogées dans le cadre du sondage LangChain State of AI Agents (2025) déclarent que leur entreprise utilise déjà des agents IA.
Mais il y a un revers à la médaille. Beaucoup de développeurs créent des agents comme s'il s'agissait simplement de chatbots... avec des appels API supplémentaires. Et c'est ainsi que vous vous retrouvez avec quelque chose qui semble impressionnant lors d'une démonstration, mais qui s'effondre dès que vous lui demandez d'effectuer des tâches réelles.
Un véritable agent IA Claude est conçu différemment. Il peut agir de manière indépendante, tout comme un collègue humain, sans que vous ayez à microgérer chaque étape.
Dans ce guide, nous détaillerons l'architecture, les outils et les modèles d'intégration dont vous avez besoin pour créer des agents qui fonctionnent réellement en production.
Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Un agent IA est un logiciel autonome qui perçoit son environnement, prend des décisions et agit pour atteindre des objectifs spécifiques, sans avoir besoin d'une intervention humaine constante.
En quoi un agent IA diffère-t-il d'un chatbot IA ?
Les agents IA sont souvent confondus avec les chatbots, mais ils offrent des fonctionnalités bien plus avancées.
Alors qu'un chatbot répond à une seule question puis attend, un agent prend votre objectif, le décompose en étapes et travaille sans relâche jusqu'à ce que la tâche soit terminée.
La différence réside dans des caractéristiques telles que :
- Autonomie : il fonctionne de manière indépendante après que vous lui ayez donné les instructions initiales.
- Utilisation des outils : il peut appeler des API, effectuer des recherches sur le Web, exécuter du code ou déclencher des flux de travail pour accomplir des tâches à faire.
- Mémoire : il conserve le contexte des interactions passées afin de prendre des décisions plus intelligentes à l'avenir.
- Orienté vers les objectifs : il fonctionne de manière itérative pour atteindre un résultat défini, et ne se contente pas de répondre à des invitations ou des instructions ponctuelles.
Voici une comparaison directe entre les agents et les chatbots :
| Dimension | Chatbot IA | Agent IA |
|---|---|---|
| Rôle principal | Répond aux questions et fournit des informations | Exécute des tâches et génère des résultats |
| Style de flux de travail | Une invitation → une réponse | Plan en plusieurs étapes → actions → vérifications de la progression |
| Propriété de la « prochaine étape » | C'est l'utilisateur qui décide de ce qu'il faut faire ensuite. | L'agent décide de ce qu'il faut faire ensuite |
| Complexité des tâches | Idéal pour les demandes simples et linéaires | Gère le travail complexe, désordonné et comportant plusieurs parties |
| Utilisation des outils | Transferts d'outils limités ou manuels | Utilise automatiquement les outils dans le cadre de son travail |
| Gestion du contexte | Principalement la discussion actuelle | Extrait le contexte de plusieurs sources (applications, fichiers, mémoire) |
| Continuité dans le temps | Sessions de courte durée | Travail persistant à travers les étapes/sessions (lorsqu'il est conçu) |
| Gestion des erreurs | S'arrête ou s'excuse | Il réessaie, s'adapte ou escalade lorsqu'il y a un problème. |
| Type de sortie | Suggestions, explications, brouillons | Actions + artefacts (tickets, mises à jour, rapports, modifications de code) |
| Boucle de rétroaction | Minimal : attend la saisie de l'utilisateur | Vérifie lui-même les résultats et répète l'opération jusqu'à ce que ce soit terminé |
| Meilleurs cas d'utilisation | FAQ, brainstorming, réécriture, aide rapide | Triage, automatisation, exécution des flux de travail, opérations continues |
| Indicateur de réussite | « A-t-il répondu correctement ? » | « A-t-il achevé l'objectif de manière fiable ? » |
📮 ClickUp Insight : 24 % des travailleurs affirment que les tâches répétitives les empêchent d'effectuer un travail plus significatif, et 24 % supplémentaires estiment que leurs compétences sont sous-utilisées. Cela signifie que près de la moitié des travailleurs se sentent bloqués sur le plan créatif et sous-estimés. 💔
ClickUp vous aide à vous recentrer sur les tâches à fort impact grâce à des agents IA faciles à configurer, qui automatisent les tâches récurrentes en fonction de déclencheurs. Par exemple, lorsqu'une tâche est marquée comme achevée, l'agent IA de ClickUp peut automatiquement attribuer l'étape suivante, envoyer des rappels ou mettre à jour le statut du projet, vous libérant ainsi des suivis manuels.
💫 Résultats concrets : STANLEY Security a réduit de 50 % ou plus le temps consacré à la création de rapports grâce aux outils de reporting personnalisables de ClickUp, ce qui a permis à ses équipes de se concentrer moins sur la mise en forme et davantage sur les prévisions.
Pourquoi créer des agents IA avec Claude ?
Choisir le bon modèle linguistique à grande échelle (LLM) pour votre agent peut sembler compliqué. Vous passez d'un fournisseur à l'autre, empilez les outils, mais obtenez toujours des résultats incohérents, car le modèle qui semble intelligent n'est pas toujours capable de suivre les instructions ou d'utiliser les outils de manière fiable.
Pourquoi Claude est-il particulièrement adapté à ce type de tâches? Il gère bien les contextes longs, suit facilement les instructions complexes et utilise les outils de manière fiable, ce qui permet à vos agents de résoudre des problèmes en plusieurs étapes plutôt que d'abandonner en cours de route.
Et grâce au SDK Agent d'Anthropic, créer des agents performants est désormais beaucoup plus accessible qu'auparavant.
🧠 Anecdote amusante : Anthropic a en fait renommé le Claude Code SDK en Claude Agent SDK, car le même « harnais d'agent » derrière Claude Code a fini par alimenter bien plus que les flux de travail de codage.
Voici pourquoi Claude se distingue dans le domaine du développement d'agents :
- Contexte étendu : traite et récupère facilement les informations contenues dans des documents volumineux et des historiques de discussion longs, ce qui lui permet de mieux comprendre votre projet.
- Exécution fiable des outils : respecte les formats structurés requis pour l'appel de fonctions, pour une utilisation plus cohérente et prévisible de vos outils.
- Intégration de Claude Code : créez, testez et perfectionnez vos agents directement depuis votre terminal, afin d'accélérer le cycle de développement.
- Mesures de sécurité : des protections intégrées conçues par Anthropic pour réduire le risque d'hallucinations et maintenir vos flux de travail autonomes sur la bonne voie.
Composants clés d'un agent IA Claude
Il est tentant de se lancer directement dans la création et de « voir ce que Claude peut faire ». Mais si vous passez outre les bases, votre agent pourrait manquer de contexte pour achever ses tâches et échouer de manière frustrante.
Avant d'écrire votre première ligne de code, vous devez connaître le plan directeur de tout agent Claude efficace.
Non, ce n'est pas aussi complexe qu'il n'y paraît. En fait, la plupart des agents Claude fiables se résument à trois blocs fondamentaux qui fonctionnent ensemble : les instructions/l'objectif, la mémoire et les outils.
1. Instructions pour l'invite système et définition de l'objectif (ce que votre agent est censé faire)
Considérez l'invite système comme le « manuel d'utilisation » de votre agent. C'est là que vous définissez sa personnalité, ses objectifs, ses règles de comportement et ses contraintes. Une invite vague telle que « être un assistant utile » rend votre agent imprévisible. Il pourrait écrire un poème alors que vous avez besoin qu'il analyse des données.
Une invite système efficace couvre généralement les éléments suivants :
- Définition du rôle : qui est cet agent ? Par exemple, « Vous êtes un développeur logiciel expert spécialisé dans Python. »
- Clarté des objectifs : quel résultat doit-il produire ? Par exemple, « Votre objectif est d'écrire un code propre et efficace qui passe tous les tests unitaires. »
- Contraintes comportementales : que ne doit-il jamais faire ? Un exemple pourrait être : « N'utilisez aucune bibliothèque ou fonction obsolète. »
- Format de sortie : comment structurer ses réponses ? Vous pouvez lui demander de « toujours fournir le code dans un seul bloc, suivi d'une brève explication de votre logique ».
Comme pour tout système d'IA, la règle d'or reste simple : plus vous êtes précis, plus votre agent sera performant.
2. Gestion de la mémoire et du contexte (pour ne pas repartir de zéro à chaque fois)
Un agent sans mémoire n'est qu'un chatbot, obligé de repartir de zéro à chaque interaction. Cela va à l'encontre de l'objectif même de l'automatisation, car vous devez réexpliquer le contexte du projet dans chaque message. Pour fonctionner de manière autonome, les agents ont besoin d'un moyen de conserver le contexte d'une étape à l'autre, voire d'une session à l'autre.
Il existe deux principaux types de mémoire à prendre en compte :
- Mémoire à court terme : il s'agit d'une sorte de tampon de discussion qui conserve les discussions récentes dans la fenêtre contextuelle active de l'agent.
- Mémoire à long terme : il s'agit de connaissances enregistrées que votre agent peut récupérer ultérieurement (souvent à l'aide d'une base de données vectorielle pour extraire les informations pertinentes des interactions passées).
💡 Conseil de pro : vous pouvez fournir à votre agent tout le contexte nécessaire pour prendre la bonne décision en conservant toutes les informations relatives à votre projet (tâches, documents, commentaires et discussions) au même endroit grâce à un environnement de travail connecté tel que ClickUp.
3. Cadre d'intégration des outils (la différence entre « parler » et « faire »)
Un agent sans outils peut expliquer ce qu'il faut faire. Un agent avec des outils peut réellement le faire.
Les outils sont les capacités externes que vous autorisez votre agent à utiliser, telles que l'appel d'une API, l'exécution de code, la recherche sur le Web ou le déclenchement d'un flux de travail.
Claude utilise une fonctionnalité appelée appel de fonction pour sélectionner et exécuter intelligemment l'outil adapté à la tâche à accomplir. Il vous suffit de définir les outils à sa disposition, et Claude détermine quand et comment les utiliser.
Les catégories d'outils courantes comprennent :
- Récupération d'informations: donner à l'agent accès aux moteurs de recherche, aux bases de connaissances internes ou à la documentation sur les produits.
- Exécution du code : fourniture d'un environnement sécurisé et sandboxé dans lequel l'agent peut écrire, exécuter et tester du code.
- API externes : connexion de l'agent à d'autres services pour effectuer des actions telles que la mise à jour d'un CRM, la planification d'un évènement dans le Calendrier ou l'envoi de notifications.
- Déclencheurs de flux de travail : permettre à l'agent de lancer des processus en plusieurs étapes à l'aide de plateformes d'automatisation.
Comment fonctionne la boucle de l'agent Claude ?
Si vous avez déjà créé un script qui s'arrête après une étape ou qui se retrouve bloqué dans un cycle infini et coûteux, le problème réside dans la conception de la boucle de l'agent.
La boucle de l'agent est le modèle d'exécution central qui distingue véritablement les agents autonomes des simples chatbots. En termes simples, les agents Claude fonctionnent selon un cycle continu « collecter-agir-vérifier » jusqu'à ce qu'ils atteignent leur objectif ou qu'ils rencontrent une condition d'arrêt prédéfinie.
Voici comment cela fonctionne :
Rassembler le contexte
Avant que votre agent ne fasse quoi que ce soit, il doit prendre ses repères.
Au cours de cette phase, il récupère le contexte dont il a besoin pour prendre une bonne décision, comme votre dernier message, le résultat d'un outil qu'il vient d'exécuter, la mémoire pertinente ou les fichiers et documents auxquels il a accès.
Cela lui permet de comprendre l'environnement dans lequel il travaille et d'adapter ses résultats en conséquence.
🤝 Rappel amical : lorsque les informations sont dispersées entre les fils de discussion Slack, les documents et les outils de tâches, votre agent doit passer beaucoup de temps à les rechercher (ou pire, à les deviner). C'est pourquoi le travail dispersé peut nuire à la productivité non seulement de votre équipe humaine (coûtant 2,5 milliards de dollars par an dans le monde), mais aussi de vos agents !
📮 ClickUp Insight : En moyenne, un professionnel passe plus de 30 minutes par jour à rechercher des informations liées à son travail, soit plus de 120 heures par an perdues à fouiller dans ses e-mails, ses fils de discussion Slack et ses fichiers éparpillés. Un assistant IA intelligent intégré à votre environnement de travail peut changer cela. Découvrez ClickUp Brain. Il fournit des informations et des réponses instantanées en faisant apparaître les bons documents, discussions et détails de tâches en quelques secondes, afin que vous puissiez arrêter de chercher et commencer à travailler. 💫 Résultats réels : des équipes telles que QubicaAMF ont gagné plus de 5 heures par semaine grâce à ClickUp, soit plus de 250 heures par an et par personne, en éliminant les processus de gestion des connaissances obsolètes. Imaginez ce que votre équipe pourrait créer avec une semaine supplémentaire de productivité chaque trimestre !
📮 ClickUp Insight : En moyenne, un professionnel passe plus de 30 minutes par jour à rechercher des informations liées à son travail, soit plus de 120 heures par an perdues à fouiller dans ses e-mails, ses fils de discussion Slack et ses fichiers éparpillés. Un assistant IA intelligent intégré à votre environnement de travail peut changer cela. Découvrez ClickUp Brain. Il fournit des informations et des réponses instantanées en faisant apparaître les bons documents, discussions et détails de tâches en quelques secondes, afin que vous puissiez arrêter de chercher et commencer à travailler. 💫 Résultats réels : des équipes telles que QubicaAMF ont gagné plus de 5 heures par semaine grâce à ClickUp, soit plus de 250 heures par an et par personne, en éliminant les processus de gestion des connaissances obsolètes. Imaginez ce que votre équipe pourrait créer avec une semaine supplémentaire de productivité chaque trimestre !
Passez à l'action
Une fois que votre agent Claude dispose du bon contexte, il peut réellement en faire quelque chose.
C'est là qu'il « réfléchit » en analysant les informations disponibles, effectue la sélection de l'outil le plus approprié pour la tâche, puis exécute l'action.
La qualité de cette action dépend directement de la qualité du contexte que l'agent a recueilli à l'étape précédente. S'il manque des informations essentielles ou s'il travaille à partir de données obsolètes, vous obtiendrez des résultats peu fiables.
💡 Conseil de pro : établir une connexion entre votre agent et l'endroit où le travail est effectué, comme ClickUp via Automatisations + API endpoints, fait toute la différence. Cela donne à votre agent des pistes d'action concrètes, et pas seulement des suggestions.
Vérifiez les résultats
Une fois que l'agent a effectué une action, il doit confirmer qu'elle a fonctionné.
L'agent peut vérifier si le code de réponse API est correct, valider que sa sortie correspond au format requis ou exécuter des tests sur le code qu'il vient de générer.
La boucle se répète ensuite, l'agent recueillant de nouvelles informations contextuelles en fonction du résultat de sa dernière action. Ce cycle se poursuit jusqu'à ce que l'étape de vérification confirme que l'objectif a été atteint ou que l'agent détermine qu'il ne peut pas continuer.
À quoi cela ressemble-t-il dans la pratique ?
Si votre agent a une connexion à votre environnement de travail ClickUp, il peut facilement vérifier si les tâches ClickUp sont marquées comme « Terminées », examiner les commentaires pour obtenir des retours ou surveiller les indicateurs sur les tableaux de bord ClickUp.
Comment créer un agent IA dans Claude ?
Voyons maintenant le processus étape par étape pour créer votre agent Claude :
Étape 1 : Configurez votre projet Claude Agent
La configuration de votre environnement de développement est beaucoup plus compliquée qu'elle ne devrait l'être, et c'est honnêtement là que beaucoup de projets du type « Je vais créer un agent ce week-end » échouent.
Vous risquez de passer une journée entière à vous battre avec les dépendances et les clés API au lieu de créer votre agent. Pour éviter cette spirale d’installation et passer plus rapidement à la partie amusante, voici un processus d’installation simple, étape par étape, à suivre. 🛠️
Vous aurez besoin de :
- Accès à l'API Claude : vous pouvez obtenir vos clés API en vous inscrivant sur la console Anthropic.
- Environnement de développement : ce guide part du principe que vous utilisez Python ou Node.js. Assurez-vous donc d'avoir installé l'un de ces deux langages ainsi que leurs gestionnaires de paquets (pip ou npm).
- Claude Code (facultatif) : pour une itération plus rapide, vous pouvez installer Claude Code, un outil basé sur un terminal qui vous aide à gérer le code et les instructions de votre agent.
Une fois les conditions préalables remplies, suivez ces étapes d'installation :
- Installez le SDK officiel Claude pour le langage de votre choix (par exemple, pip install anthropic).
- Configurez votre clé API en tant que variable d'environnement afin de garantir sa sécurité et de la maintenir hors de votre code source.
- Créez une structure de dossiers simple pour votre projet afin de rester organisé, par exemple avec des répertoires distincts pour vos outils, vos invitations et la logique de l'agent.
Étape 2 : Définissez l'objectif de votre agent et l'invite du système
Nous l'avons déjà dit et nous le répétons : les invites système génériques créent des agents génériques et inutiles. Si vous demandez à votre agent d'être en charge de la gestion de projet, il ne saura pas faire la différence entre un bug à haute priorité et une demande de fonctionnalité à faible priorité.
C'est pourquoi vous devez commencer par un cas d'utilisation unique et ciblé, puis rédiger une invite, des instructions très spécifiques qui ne laissent aucune place à l'ambiguïté.
Une bonne invite sert de manuel d'instructions détaillé pour votre agent. Utilisez ce cadre pour la structurer :
- Déclaration d'identité : commencez par définir le rôle et l'expertise de l'agent. Par exemple : « Vous êtes un testeur QA expert pour une application mobile. »
- Liste des capacités : indiquez clairement les outils et les informations auxquels l'agent a accès. Par exemple : « Vous pouvez utiliser l'outil report_bug pour créer un nouveau ticket. »
- Contraintes : définissez clairement les limites de ce que l'agent ne doit pas faire. Par exemple : « Ne vous engagez pas dans des discussions informelles. Concentrez-vous uniquement sur l'identification et le signalement des bugs. »
- Attentes en matière de résultats : précisez le format, le ton et la structure exacts des réponses de l'agent. Par exemple : « Lorsque vous signalez un bug, vous devez fournir les étapes permettant de le reproduire, le résultat attendu et le résultat réel. »
Étape 3 : Ajouter des outils et des intégrations
Bon, rendons votre agent vraiment utile. À faire, vous devez lui donner la capacité d'effectuer des actions dans le monde réel. Commencez par définir les outils (fonctions externes que l'agent peut appeler) et intégrez-les dans la logique de votre agent. Le processus consiste à définir chaque outil avec un nom, une description claire de ce qu'il fait, les paramètres qu'il accepte et le code qui exécute sa logique.
Voici quelques modèles d'intégration courants pour les agents :
- Recherche sur le Web : permettre à l'agent d'accéder à des informations actualisées sur Internet.
- Exécution du code : fournir à l'agent un environnement sécurisé pour écrire, exécuter et déboguer le code.
- Connexions API : connexion de l'agent à des services externes tels que des CRM, des Calendriers ou des bases de données.
- Plateformes de flux de travail : connexion de l'agent à des outils d'automatisation capables de gérer des processus complexes en plusieurs étapes.
Étape 4 : Créez et testez votre boucle d'agent
Les agents non testés constituent un risque.
Imaginez que vous expédiez un agent de triage Slack censé créer une tâche ClickUp lorsqu'un client signale un bug. Cela semble anodin, jusqu'à ce qu'il interprète mal un message et que soudainement :
- Crée 47 tâches en double
- @mentionne toute l'équipe à plusieurs reprises
- Épuisez vos crédits API dans une boucle de réessais infinie... et le bug réel urgent passe inaperçu car il s'est produit discrètement en arrière-plan.
C'est pourquoi les tests ne sont pas facultatifs pour les agents.
Pour éviter ces problèmes, vous devez créer correctement votre boucle collecter → agir → vérifier, puis la tester de bout en bout afin que l'agent puisse agir, confirmer que cela a fonctionné et s'arrêter une fois la tâche terminée (au lieu de tourner en boucle).
💡 Conseil de pro : commencez par des cas de test simples avant de passer à des scénarios plus complexes. Votre stratégie de test doit inclure :
- Tests unitaires : vérifiez que chacune de vos fonctions individuelles fonctionne correctement de manière isolée.
- Tests d'intégration : vérifiez que votre agent est capable d'enchaîner plusieurs outils pour achever une séquence d'actions.
- Test des cas limites : vérifiez comment votre agent se comporte lorsque les outils tombent en panne, renvoient des données inattendues ou expirent.
- Fin de boucle : assurez-vous que votre agent dispose de conditions d'arrêt claires et ne fonctionne pas indéfiniment.
Il est également essentiel de mettre en place un système de journalisation complet. En enregistrant le processus de raisonnement de l'agent, les appels aux outils et les résultats de vérification à chaque étape de la boucle, vous créez une piste d'audit claire qui facilite grandement le débogage.
Architectures avancées des agents Claude
Un seul agent peut tout à fait gérer les tâches de base, mais dès que le travail se complique (entrées multiples, parties prenantes, cas limites), il commence à montrer ses limites.
C'est comme demander à une seule personne de faire des recherches, de rédiger, de contrôler la qualité et d'expédier tout cela toute seule. Lorsque vous êtes prêt à étendre les capacités de votre agent, vous devez aller au-delà d'un système à agent unique et envisager des architectures plus avancées.
Voici quelques modèles à explorer :
- Systèmes multi-agents : au lieu d'un seul agent qui fait tout, vous créez une équipe d'agents spécialisés qui collaborent entre eux. Par exemple, un agent « chercheur » pourrait trouver des informations, les transmettre à un agent « rédacteur » pour qu'il rédige un document, puis le transmettre à un agent « réviseur » pour les vérifications finales.
- Agents hiérarchiques : ce modèle implique un agent « coordinateur » qui décompose un objectif global en sous-tâches plus petites et les délègue à des sous-agents spécialisés.
- Architecture basée sur les compétences : vous pouvez définir des « compétences » modulaires dans des fichiers séparés que n'importe quel agent peut invoquer, ce qui rend vos outils réutilisables et plus faciles à gérer.
- Human-in-the-loop : pour les flux de travail critiques, vous pouvez créer des points de contrôle où l'agent doit faire une pause et attendre l'approbation humaine avant de continuer (une pratique connue sous le nom de human-in-the-loop ).
📚 À lire également : Types d'agents IA
Bonnes pratiques pour les agents IA Claude
Avant de vous réjouir d'avoir un agent opérationnel, n'oubliez pas que la création d'un agent n'est que la première étape. Sans maintenance, surveillance et itération appropriées, même l'agent le mieux conçu se dégradera avec le temps. L'agent que vous avez créé au trimestre dernier pourrait commencer à faire des erreurs aujourd'hui, car les données ou les API sur lesquelles il s'appuie ont changé.
Pour que vos agents Claude restent efficaces et fiables, suivez ces bonnes pratiques :
- Commencez simplement : commencez toujours par définir un objectif unique et précis pour votre agent avant d'essayer d'ajouter plus de complexité.
- Soyez précis dans vos invitations : des invitations vagues entraînent un comportement imprévisible. Vos invitations système doivent être aussi détaillées que possible.
- Mettez en place des garde-fous : ajoutez des contraintes explicites pour empêcher votre agent de prendre des mesures nuisibles, hors sujet ou indésirables.
- Surveillez l'utilisation des jetons : les discussions longues et les boucles complexes peuvent rapidement épuiser vos crédits API, alors gardez un œil sur vos coûts.
- Enregistrez tout : capturez le raisonnement de l'agent, les appels aux outils et les résultats à chaque étape pour faciliter le débogage.
- Prévoyez les échecs : vos outils et API connaîtront inévitablement des défaillances à un moment ou à un autre. Créez des comportements de secours pour gérer ces erreurs avec élégance.
- Itérez en fonction des commentaires : examinez régulièrement les performances de votre agent et utilisez ces commentaires pour affiner ses invitations et sa logique.
Transformer les résultats de l'agent en un véritable moteur d'exécution
Le plus difficile dans la création d'un agent IA n'est pas de lui faire générer de bons résultats. C'est de transformer ces résultats en travail concret.
Car si votre agent crée un excellent plan de projet... et que quelqu'un doit encore le copier/coller dans votre outil de gestion de projet, attribuer des propriétaires, mettre à jour les statuts et effectuer un suivi manuellement, vous n'avez rien automatisé. Vous avez simplement ajouté une nouvelle étape.
La solution est simple : utilisez ClickUp comme couche d'action afin que votre agent puisse passer de la « conception » à la « mise en œuvre » dans le même environnement de travail que celui où votre équipe travaille déjà.
Et avec ClickUp Brain, vous bénéficiez d'une couche IA native conçue pour connecter les connaissances entre les tâches, les documents et les personnes, afin que votre agent ne fonctionne pas à l'aveuglette.
Comment effectuer la connexion des agents Claude à ClickUp
Vous disposez de plusieurs options intéressantes en fonction du niveau d'implication que vous souhaitez avoir :
- API ClickUp : créez et mettez à jour des tâches, des commentaires et définissez même des valeurs de champs personnalisés par programmation.
- Automatisations ClickUp : déclenchez des flux de travail d'agent en fonction d'évènements dans votre environnement de travail, comme le changement de statut d'une tâche ou l'ajout d'un nouvel élément à une liste.
- ClickUp Brain : utilisez l'IA intégrée à ClickUp pour résumer, répondre à des questions et fournir à votre agent des réponses et des résumés adaptés au contexte.
Une fois la connexion établie, votre agent peut effectuer un travail réel :
- Créez et mettez à jour des tâches en fonction du résultat d'une discussion.
- Effectuez des recherches dans tous les documents et toutes les tâches de votre environnement de travail pour répondre à vos questions.
- Déclenchez des automatisations qui attribuent du travail et informent les membres de l'équipe.
- Générez des rapports d'avancement à partir des données de vos tableaux de bord.
- Rédigez de nouveaux documents en fonction du contexte d'un projet
Pourquoi cette installation fonctionne (et est évolutive)
Cette approche élimine la prolifération de l'IA et la fragmentation du contexte. Au lieu de gérer des connexions distinctes pour les tâches, la documentation et la communication, votre agent bénéficie d'un accès unifié via un seul environnement de travail IA convergé. Vos équipes n'ont plus besoin de transférer manuellement les résultats de l'agent dans leurs systèmes de travail ; l'agent y travaille déjà.
👀 Le saviez-vous ? Selon le sondage AI Sprawl de ClickUp, 46,5 % des travailleurs sont obligés de passer d'un outil d'IA à un autre pour achever une tâche. Dans le même temps, 79,3 % des travailleurs déclarent que l'effort requis pour utiliser l'IA semble disproportionné par rapport à la valeur ajoutée.
Comment créer un agent IA prêt à l'emploi en quelques minutes avec ClickUp Super Agents
Si la création d'un agent IA avec Claude semble technique et un peu complexe, c'est parce qu'il peut être difficile pour les non-codeurs de maîtriser tous les détails.
C'est pourquoi les super agents ClickUp sont considérés comme une sorte de code de triche.
Ce sont des collègues IA personnalisés qui comprennent votre travail, utilisent des outils puissants et collaborent comme des humains, le tout dans votre environnement de travail ClickUp.
Mieux encore : vous n'avez pas besoin de tout concevoir à partir de zéro. ClickUp vous permet de créer un super agent à l'aide d'un générateur en langage naturel (alias Super Agent Studio), afin que vous puissiez décrire ce que vous voulez qu'il fasse (en anglais courant) et l'affiner au fur et à mesure.
Comment créer et tester un super agent dans ClickUp
Nous allons vous guider dans la création d'un super agent dans ClickUp (sans interrompre votre travail) :
1) Créez d'abord un espace « Sandbox » (votre zone de test sécurisée).
Créez un espace tel que 🧪 Agent Sandbox avec des tâches ClickUp, des documents et des statuts personnalisés ClickUp réalistes. Cela ressemble à vos espaces ClickUp où le travail réel est effectué. Ainsi, votre agent peut agir sur des données quasi réelles, mais il ne peut pas accidentellement spammer votre équipe réelle ni toucher au travail en contact avec la clientèle.
2) Créez votre super agent en langage naturel
Pour créer un super agent ClickUp :
- Dans votre navigation globale, sélectionnez IA. Si vous ne voyez pas IA dans votre navigation globale, cliquez sur le menu Plus, puis sélectionnez IA. Vous pouvez également épingler IA à votre navigation globale.
- Si vous ne voyez pas l'IA dans votre navigation globale, cliquez sur le menu Plus, puis sélectionnez IA. Vous pouvez également épingler l'IA à votre navigation globale.
- Si vous ne voyez pas l'IA dans votre navigation globale, cliquez sur le menu Plus, puis sélectionnez IA. Vous pouvez également épingler l'IA à votre navigation globale.
- Dans la barre latérale du hub IA, cliquez sur New Super Agent (Nouvel agent super puissant).
- Dans le champ de saisie, commencez à taper une invite pour votre Super Agent. Découvrez les bonnes pratiques en matière d'invites ClickUp Super Agent!
- Le générateur vous aidera à créer le Super Agent en vous posant des questions.
- Une fois le générateur terminé, la barre latérale droite affichera le profil de votre super agent. Si vous êtes satisfait du profil de votre super agent, il est prêt ! Immédiatement après sa création, le super agent vous enverra un message privé décrivant ce qu'il peut et ne peut pas faire. Vous pouvez interagir avec le super agent en tapant des questions ou en lui demandant d'affiner certains de ses paramètres.
- Si vous êtes satisfait du profil de votre super agent, il est prêt !
- Dès sa création, le Super Agent vous enverra un message privé pour vous expliquer ce qu'il peut et ne peut pas faire.
- Vous pouvez interagir avec le Super Agent en tapant des questions ou en lui demandant d'affiner l'un de ses paramètres.
- Si vous êtes satisfait du profil de votre super agent, il est prêt !
- Dès sa création, le Super Agent vous enverra un message privé pour vous expliquer ce qu'il peut et ne peut pas faire.
- Vous pouvez interagir avec le Super Agent en tapant des questions ou en lui demandant d'affiner l'un de ses paramètres.
📌 Exemple d'invite :
Vous êtes un super agent de triage Sprint. Lorsqu'un rapport de bogue est reçu, créez ou mettez à jour une tâche, attribuez-la à un propriétaire, demandez les détails manquants et définissez la priorité en fonction de l'impact.
Vous apprenez mieux en regardant ? Regardez cette vidéo pour découvrir un guide étape par étape qui vous aidera à créer votre premier super agent dans ClickUp :
3) Testez-le de la même manière que votre équipe l'utilisera réellement.
ClickUp rend cela très pratique :
- Envoyez un message privé à l'agent pour affiner son comportement et les cas limites.
- @mentionnez-le dans les tâches, les documents ou le chat dans ClickUp pour voir comment il réagit dans son contexte.
- Attribuez des tâches à l'agent afin qu'il puisse prendre en charge des éléments de travail.
- Déclenchez-le via le calendrier ou les automatisations lorsque vous êtes prêt.
C'est là le grand avantage : votre agent apprend dans l'environnement réel dans lequel il fonctionnera, et non dans une boucle CLI factice.
4) Déclenchez-le avec des automatisations (pour qu'il fonctionne sans que vous ayez à le surveiller)
Une fois qu'il fonctionne dans le bac à sable, connectez-le à des évènements tels que :
- « Lorsque le statut passe à Nécessite un triage → déclencher Super Agent »
- « Lorsqu'une nouvelle tâche est créée dans Bugs → déclencher Super Agent »
5) Déboguez plus rapidement à l'aide du journal d'audit Super Agents
Au lieu d'essayer de deviner ce qui s'est passé, utilisez le journal d'audit des super agents pour suivre l'activité de l'agent et savoir s'il a réussi ou échoué.
Cela devient votre « observabilité d'agent » intégrée sans avoir à créer au préalable un pipeline de journalisation.
C'est grâce à l'installation que les super agents sont plus faciles à utiliser que les agents créés soi-même à l'aide d'outils tels que Claude.
Conclusion : comment créer des agents qui accomplissent des tâches à faire
Les agents IA sont en passe de devenir le véritable moteur de la productivité de cette décennie. Mais seuls ceux qui peuvent mener à bien leur tâche auront de l'importance.
Qu'est-ce qui différencie un prototype tape-à-l'œil d'un agent auquel vous pouvez réellement faire confiance ?
Trois éléments : la capacité de l'agent à rester ancré dans le contexte, à prendre les bonnes mesures à l'aide des outils et à vérifier les résultats sans s'emballer.
Commencez donc modestement. Choisissez un flux de travail à forte valeur ajoutée. Donnez à votre agent des instructions claires, des outils concrets et une boucle qui sait quand s'arrêter. Ensuite, passez à des installations multi-agents uniquement lorsque votre première version est stable, prévisible et véritablement utile.
Prêt à passer des expériences avec l'agent à la mise en œuvre réelle ?
Connectez votre agent à votre environnement de travail ClickUp. Ou créez un super agent ClickUp ! Dans tous les cas, créez gratuitement votre compte ClickUp pour commencer !
Foire aux questions (FAQ)
Le SDK Claude Agent est le framework officiel d'Anthropic pour la création d'applications agentées. Il offre des modèles intégrés pour l'utilisation des outils, la mémoire et la gestion des boucles. Bien qu'il simplifie le développement, il n'est pas obligatoire. Vous pouvez créer des agents puissants à l'aide de l'API Claude standard avec votre propre code d'orchestration personnalisé. Vous pouvez également utiliser une installation prête à l'emploi comme ClickUp Super Agents !
Les chatbots sont conçus pour répondre à des invitations uniques, puis attendre la prochaine entrée, tandis que les agents fonctionnent de manière autonome en boucles continues. Les agents peuvent recueillir des informations contextuelles, utiliser des outils pour agir et vérifier les résultats jusqu'à ce qu'ils atteignent un objectif défini, le tout sans avoir besoin d'une supervision humaine constante.
Oui, les agents Claude sont particulièrement bien adaptés aux tâches de gestion de projet telles que la création de tâches à partir de notes de réunion, la mise à jour du statut des projets et la réponse aux questions sur le travail de votre équipe. Ils deviennent encore plus puissants lorsqu'ils sont connectés à un environnement de travail unifié comme ClickUp, où toutes les données et tous les contextes pertinents sont regroupés en un seul endroit.
Claude Code est un outil spécialement conçu pour accélérer le développement avec les modèles Claude, mais les modèles architecturaux et les compétences que vous définissez sont transférables. Si vous avez besoin d'une assistance multi-LLM pour votre projet, vous devrez utiliser une approche plus indépendante du cadre ou un outil explicitement conçu pour le changement de modèle.