Comment créer des agents IA à l'aide de Google Gemini

Si vous avez déjà créé un flux de travail qui commence par « un simple script » et se transforme rapidement en un mini-produit, vous comprenez déjà pourquoi la création d'agents IA est de plus en plus populaire.

Un agent IA performant peut prendre en compte les entrées de l'utilisateur, appeler les outils disponibles, extraire les données des sources de données appropriées et faire avancer le processus jusqu'à ce que la tâche soit terminée.

Cette évolution technologique s'accélère déjà, et Gartner prévoit que 40 % des applications d'entreprise incluront cette année des agents IA spécifiques à certaines tâches.

C'est là que Google Gemini trouve toute son utilité. Grâce à l'accès aux modèles Gemini via l'API Gemini, vous pouvez tout créer, du simple agent IA qui rédige des réponses à un agent doté d'outils qui effectue des vérifications et gère des tâches complexes en plusieurs étapes.

Dans ce guide sur la création d'agents IA à l'aide de Google Gemini, vous découvrirez pourquoi les modèles Gemini de Google constituent un choix pratique pour les flux de travail des agents, et comment passer de la première invite à une boucle fonctionnelle que vous pouvez tester et expédier.

Qu'est-ce qu'un agent IA ?

Un agent IA est un système capable d'effectuer des tâches pour le compte d'un utilisateur en choisissant les actions à mener pour atteindre un objectif, souvent avec moins d'instructions étape par étape qu'un chatbot standard. En d'autres termes, il ne se contente pas de générer une réponse, il décide également de ce qu'il faut faire en fonction de l'objectif de l'agent, du contexte actuel et des outils qu'il est autorisé à utiliser.

Une façon pratique d'envisager cela est la suivante : un chatbot répond, un agent agit.

La plupart des installations d'agents modernes comprennent quelques blocs de base :

C'est également là qu'interviennent les agents multiples. Dans les systèmes multi-agents, vous pouvez avoir un agent qui planifie, un autre qui récupère les données et un autre qui rédige ou valide les résultats. Ce type d'interaction multi-agents peut bien fonctionner lorsque les tâches ont des rôles clairs, comme « chercheur + rédacteur + assurance qualité », mais il ajoute également une charge de coordination et davantage de points de défaillance.

Vous verrez plus tard comment commencer par une seule boucle d'agent, puis l'étendre uniquement si votre charge de travail en tire réellement profit.

Pourquoi utiliser Google Gemini pour créer des agents IA ?

L'utilisation de Google Gemini pour les agents présente plusieurs avantages, en particulier si vous souhaitez passer d'un prototype à un produit réel que vous pouvez exécuter de manière fiable.

✅ Voici pourquoi vous devriez utiliser Gemini pour créer des agents IA :

Utilisation d'outils intégrés et appel de fonctions

Gemini prend en charge l'appel de fonctions, ce qui permet à votre agent de décider quand il a besoin d'une fonction externe et de lui transmettre des paramètres structurés. C'est la différence entre « Je pense que la réponse est... » et « J'ai appelé le point de terminaison des prix et confirmé la dernière valeur. »

Cette fonctionnalité est fondamentale pour tout agent d'outils qui doit récupérer des données ou déclencher des actions.

Contexte long pour le travail en plusieurs étapes

De nombreux flux de travail d'agents échouent parce qu'ils perdent le fil. Gemini inclut des modèles qui prennent en charge des fenêtres contextuelles très larges, ce qui est utile lorsque votre agent doit conserver une longue discussion, une spécification, des journaux ou des extraits de code dans la mémoire de travail pendant qu'il itère.

Par exemple, Gemini dans Pro dispose d'une fenêtre contextuelle d'un million de jetons.

Entrées multimodales lorsque vos « données » ne sont pas uniquement du texte

Les agents traitent rarement du texte simple de manière permanente. Les modèles Gemini prennent en charge les invites multimodales, qui peuvent inclure des contenus tels que des images, des PDF, des fichiers audio ou vidéo, en fonction du chemin d'intégration que vous choisissez.

Cela est important pour les équipes qui créent des agents chargés d'examiner des fichiers, d'extraire des informations ou de valider des résultats par rapport au matériel source.

Options de base pour des réponses plus fiables

Si votre agent doit répondre en se basant sur des sources spécifiques, vous pouvez utiliser des modèles de référence qui connectent Gemini à des systèmes externes (par exemple, la recherche d'entreprise ou le contenu indexé) au lieu de vous fier uniquement aux connaissances générales du modèle. Cela permet également de surmonter le problème des données d'entraînement de l'IA et de la date limite de ses connaissances.

Cela est particulièrement pertinent pour les équipes produit qui se soucient de l'auditabilité et de la réduction des réclamations non prises en charge.

Assistance solide pour tous les frameworks open source

Si vous ne souhaitez pas tout créer à partir de zéro, Gemini est couramment utilisé avec des frameworks open source tels que LangChain et LlamaIndex, ainsi qu'avec des couches d'orchestration telles que LangGraph.

Cela vous permet de créer plus rapidement des agents capables de gérer le routage des outils et les flux en plusieurs étapes sans avoir à réinventer ou à réécrire les bases.

Entrée pratique et niveaux de tarification

Pour de nombreuses équipes, la première étape consiste à expérimenter. Les documents de Google indiquent que l'utilisation de Google AI Studio est gratuite dans les régions où il est disponible, et que l'API Gemini elle-même propose des niveaux gratuits et payants avec différentes limites de fréquence.

Cela facilite la création rapide de prototypes, puis la mise à l'échelle une fois que la conception de votre agent est stable.

Un parcours allant des prototypes au déploiement contrôlé

Si vous souhaitez bénéficier de contrôles pour l'entreprise, Google propose également une plateforme d'agents sous Gemini Enterprise, axée sur le déploiement et la gestion des agents en un seul endroit. Si vous souhaitez disposer d'un environnement permettant de créer des modèles Gemini au niveau de la plateforme, vous pouvez utiliser Agent Builder dans le cadre de sa pile.

Cette combinaison peut sembler étonnamment simple une fois que vous avez standardisé la manière dont votre agent appelle les outils, valide les réponses et se ferme proprement lorsqu'il ne peut pas confirmer une réponse.

Comment démarrer avec Google Gemini

Vous vous demandez comment vous lancer avec Google Gemini ? Nous allons vous simplifier la tâche.

Il s'agit principalement de configurer l'accès en toute sécurité et de choisir un chemin de développement adapté à votre système. Si vous prototypez un agent IA simple, l'API Gemini et une clé API vous permettront d'avancer rapidement.

Si vous créez des agents pour des flux de travail de production, vous devez prévoir dès la première étape une gestion sécurisée des clés et un processus de test clair.

✅ Découvrez ci-dessous les étapes pour démarrer avec Google Gemini :

Étape 1 : vérifiez les prérequis et choisissez où votre agent sera exécuté.

La première étape consiste à utiliser un compte Google et à ouvrir Google AI Studio, car Google l'utilise pour gérer les clés API et les projets Gemini. Cela vous offre un point de départ clair pour l'accès et les premiers tests.

Ensuite, décidez où l'agent IA sera exécuté. Les principaux avertissements de sécurité de Google déconseillent d'intégrer des clés API dans le code du navigateur ou du mobile et de les enregistrer dans le contrôle de source.

Si vous prévoyez de créer des agents pour des flux de travail professionnels, vous devez acheminer les appels API Gemini via un backend. Cela vous permettra de contrôler l'accès, la journalisation et la surveillance.

Étape 2 : Créez et sécurisez votre clé API Gemini

Pour utiliser Gemini afin de créer des agents IA, vous devez générer votre clé API Gemini dans Google AI Studio. La documentation officielle de Google vous guide tout au long du processus de création et de gestion des clés. Vous devez traiter cette clé comme un secret de production, car elle contrôle l'accès et le coût de votre compte.

Une fois la clé créée, enregistrez-la en tant que variable d'environnement dans le système où votre agent s'exécute. Les notes de migration de Google indiquent que le SDK actuel peut lire la clé à partir de la variable d'environnement GEMINI_API_KEY , ce qui permet de garder les secrets hors de votre code et hors des fichiers partagés.

Cette étape aide votre équipe en séparant le développement de la gestion des secrets. Vous pouvez faire tourner la clé API sans modifier le code, et vous pouvez conserver des clés différentes pour le développement et la production lorsque vous avez besoin de contrôles d'accès clairs.

Étape 3 : Installez le SDK Gemini officiel

Google recommande le Google GenAI SDK comme option officielle et prête à l'emploi pour travailler avec les modèles Gemini. Il prend en charge plusieurs langages, dont Python et JavaScript.

Si vous travaillez sous Python, installez le package google-genai. Il prend en charge à la fois l'API Gemini Developer et les API Vertex AI. Cela s'avère utile lorsque vous créez des agents qui peuvent commencer comme des expériences et nécessiter par la suite un environnement plus adapté aux entreprises.

Si vous travaillez avec JavaScript ou TypeScript, Google documente le @google/genai SDK pour le prototypage. Vous devez conserver la clé API côté serveur lorsque vous passez au-delà des prototypes. C'est là que vous pouvez protéger l'accès et empêcher les fuites via le code client.

Comment créer un agent IA avec Gemini, étape par étape

Créer un agent IA avec les modèles Gemini de Google est étonnamment simple lorsque vous suivez une approche modulaire. Vous commencez par un appel de modèle de base, puis vous ajoutez l'utilisation d'outils via l'appel de fonctions. Ensuite, vous regroupez le tout dans une boucle capable de décider, d'agir et de s'arrêter en toute sécurité.

Ce processus permet aux développeurs de passer d'un simple agent qui se contente de discuter à un système sophistiqué capable d'exécuter des tâches complexes grâce à l'utilisation d'outils.

✅ Suivez ces étapes pour créer un agent fonctionnel capable d'interagir avec le monde en appelant une fonction ou en recherchant des sources de données :

Étape 1 : Configurer la génération de texte de base

Commencez par un agent IA simple qui prend en compte les entrées de l'utilisateur et renvoie une réponse correspondant à l'objectif de l'agent. La première étape consiste à définir :

Une bonne pratique consiste à rédiger des invitations courtes et explicites, puis à itérer avec l'ingénierie des invitations après avoir vu les résultats réels. Les conseils de Google pour le développement d'agents sont essentiellement les suivants : commencez par quelque chose de simple, testez souvent, affinez les invitations et la logique au fur et à mesure.

✅ Voici un exemple simple en Python que vous pouvez exécuter comme base de référence :

Il établit essentiellement un pont entre votre environnement local et les grands modèles linguistiques de Google.

💡 Conseil de pro : assurez la cohérence de votre ingénierie de prompt grâce au modèle Gemini Prompts de ClickUp.

Obtenir un modèle gratuit

Le modèle Gemini Prompts de ClickUp est un document ClickUp prêt à l'emploi qui vous offre une vaste bibliothèque de messages Gemini en un seul endroit, conçue pour vous aider à trouver rapidement des idées et à standardiser la façon dont votre équipe rédige les messages.

Comme il s'agit d'un document unique, vous pouvez le considérer comme une « source de vérité » partagée. Cela est utile lorsque plusieurs personnes créent des invitations pour le même agent et que vous souhaitez des entrées cohérentes, moins de dérives et des itérations plus rapides entre les expériences.

🌻 Voici pourquoi vous allez aimer ce modèle :

• Réutilisez les modèles d'instructions pour l'utilisation des outils et l'appel des fonctions lorsque vous créez des agents qui nécessitent des sorties structurées.
• Standardisez les instructions au sein d'une équipe afin que les mêmes entrées d'utilisateurs produisent des réponses plus prévisibles.
• Rédigez des invitations basées sur les rôles pour les systèmes multi-agents, tels que les flux de travail de planification, de recherche et de révision.
• Créez des invitations de test rapides pour valider les cas limites avant de livrer une boucle d'agent.
• Créez un backlog léger pour que les équipes produit et ingénierie puissent l'examiner, le peaufiner et l'approuver ensemble.

Étape 2 : Ajouter l'utilisation des outils et l'appel des fonctions

Une fois que votre agent textuel fonctionne, ajoutez l'utilisation d'outils afin que le modèle puisse appeler le code que vous contrôlez. La fonction d'appel de Gemini est conçue à cet effet : au lieu de générer uniquement du texte, le modèle peut demander un nom de fonction et des paramètres, afin que votre système puisse exécuter l'action et renvoyer les résultats.

Voici à quoi ressemble un flux type :

Si vous souhaitez réduire les difficultés d'analyse, utilisez des sorties structurées (schéma JSON) afin que le modèle renvoie des données prévisibles et sécurisées. Cela est particulièrement utile lorsque votre agent génère des entrées d'outils.

✅ Voici un code Python pour vous aider à définir la forme :

Ce script donne à l'IA la « capacité » d'interagir avec vos propres systèmes externes, dans ce cas-ci, une base de données interne de tickets d'assistance.

Étape 3 : créer la boucle de l'agent

Vous passez désormais d'une « réponse unique » à un agent capable d'itérer jusqu'à ce qu'il atteigne une condition de sortie. C'est la boucle à laquelle la plupart des gens font référence lorsqu'ils parlent de « mode agent » :

Pour conserver le contexte sans alourdir l'invite ou les instructions :

Vous souhaitez disposer de plusieurs agents ou de systèmes multi-agents ? Commencez par une boucle d'agent unique, puis répartissez les responsabilités (par exemple : agent planificateur, agent outils, agent réviseur).

Google met également en avant des frameworks open source qui facilitent cette tâche, notamment LangGraph et CrewAI, en fonction du niveau de contrôle que vous souhaitez exercer sur les interactions multi-agents.

✅ Voici un modèle de boucle pratique que vous pouvez adopter :

L'IA est le cerveau (qui décide quoi faire), et cette boucle Python est le corps (qui effectue le travail réel de récupération des données).

MAX_TURNS = 8 est une mesure de sécurité. Si l'IA est confuse et continue d'appeler des outils dans une boucle infinie, cela garantit que le script s'arrête après 8 tentatives, ce qui vous permet d'économiser de l'argent et votre quota API.

Étape 4 : Testez votre agent IA

Testez votre agent IA pour vous assurer qu'il se comporte correctement dans des scénarios spécifiques.

Ajoutez des tests à trois niveaux :

Règle pratique : traitez chaque appel d'outil comme une API de production. Validez les entrées, consignez les sorties et assurez la sécurité en cas d'échec.

Facultatif : utilisez un générateur d'agents Gemini ou des frameworks open source.

Si vous ne souhaitez pas tout câbler à la main, Google fournit de l’assistance pour plusieurs méthodes de type « builder » :

Bonnes pratiques pour créer des agents IA avec Gemini

Lorsque vous créez des agents IA pour des flux de travail dans l'entreprise, privilégiez la fiabilité avant l'intelligence. Gemini 3 vous offre un meilleur contrôle sur le raisonnement du modèle et son interaction avec les outils. Cela vous aide à créer des agents qui se comportent de manière cohérente dans le cadre de tâches complexes et de systèmes réels.

✅ Voici quelques bonnes pratiques pour créer des agents IA avec Gemini :

Commencez par une spécification d'agent qui impose des limites.

Définissez l'objectif et les conditions de sortie de l'agent avant d'écrire le code. C'est là que de nombreux projets d'agents échouent, en particulier lorsque l'agent peut déclencher des actions sur les systèmes clients ou de production. De nombreuses initiatives d'IA agentielle sont annulées lorsque les équipes ne parviennent pas à prouver leur valeur ou à maîtriser les risques.

Ajustez la profondeur du raisonnement en fonction de la tâche.

Gemini 3 a introduit un contrôle du niveau de réflexion qui vous permet de varier la profondeur du raisonnement par requête. Vous devez effectuer un raisonnement de haut niveau sur la planification et le débogage, ainsi que sur les étapes nécessitant de nombreuses instructions. Effectuez un raisonnement de bas niveau sur les étapes routinières où la latence et le coût sont plus importants que l'analyse approfondie. Ce contrôle équilibre les performances du LLM.

Concevez des outils tels que des API produit.

Limitez chaque fonction en lui donnant un nom clair et en conservant des paramètres stricts. L'appel de fonction devient plus fiable lorsque le modèle choisit parmi un petit ensemble d'outils bien définis. Le contenu de Google Gemini 3 met également l'accent sur l'appel d'outils fiables comme élément clé pour créer des agents utiles.

Limitez la surface de vos outils et garantissez leur sécurité.

Vous devez contrôler les outils auxquels l'agent peut accéder et ce que chaque outil peut toucher. Intégrez des vérifications de permission dans votre système. Enregistrez chaque appel d'outil avec les entrées et les sorties, afin de pouvoir déboguer les échecs et prouver ce que l'agent a fait lors d'un incident.

Considérez l'évaluation comme une exigence produit.

Vous devez vérifier si l'agent a réellement achevé la tâche, et non s'il a formulé la réponse de la même manière à chaque fois. À chaque exécution, vérifiez si l'agent a choisi le bon outil et envoyé des entrées valides. Assurez-vous que cela conduit au bon état final dans votre système.

Vous pouvez également exécuter un petit ensemble de tests de scénarios basés sur des demandes réelles d'utilisateurs et des formats de données réels. Les flux de travail des agents, tels que le remplissage de formulaires et les actions Web, échouent souvent dans les cas limites, à moins que vous ne les testiez délibérément.

Rendez les entrées multimodales explicites lorsqu'elles sont importantes.

Si votre flux de travail implique des fichiers PDF, des captures d'écran, des fichiers audio ou vidéo, vous devez planifier la manière dont l'agent interprétera chaque format. Gemini 3 Flash Preview prend en charge les entrées multimodales, ce qui simplifie la manière dont votre système traite les artefacts de travail mixtes.

Contrôlez les coûts et la latence dès la première création.

Les boucles d'agent peuvent se développer rapidement lorsqu'une demande devient complexe. Définissez des limites de tour et des délais d'expiration afin que l'agent ne puisse pas fonctionner indéfiniment, et gérez les nouvelles tentatives dans votre système afin d'éviter les échecs en cascade.

Ajoutez des confirmations avant les actions irréversibles, en particulier lorsque l'agent met à jour des enregistrements ou déclenche des flux de travail en aval.

Veillez également à séparer les étapes routinières des étapes de raisonnement approfondi. Cela vous aidera à traiter rapidement les demandes quotidiennes tout en réservant le raisonnement plus complexe aux quelques tâches qui en ont réellement besoin.

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Limites de l'utilisation de Google Gemini pour créer des agents IA

Gemini vous fournit des blocs de base solides pour créer des agents, mais un agent de production échoue toujours pour les mêmes raisons. Il perd le contexte ou produit un outil que votre système ne peut pas exécuter en toute sécurité. Si vous anticipez ces limites dès le début, vous éviterez la plupart des surprises après votre premier projet pilote.

✅ Voici quelques-unes des limites de l'utilisation de Google Gemini pour créer des agents IA :

Les quotas et les limites de fréquence peuvent constituer un frein à l'utilisation réelle.

L'API Gemini applique des limites de fréquence afin de protéger les performances du système et d'assurer une utilisation équitable. Par conséquent, un agent qui fonctionne en phase de test peut ralentir en cas de trafic réel. Vous devez prévoir un traitement par lots et une mise en file d'attente lorsque plusieurs utilisateurs déclenchent l'agent en même temps.

Les filtres de sécurité peuvent bloquer les demandes d'entreprise inoffensives.

L'API Gemini comprend un filtrage de contenu intégré et des paramètres de sécurité ajustables. Ces filtres peuvent parfois bloquer du contenu inoffensif dans un contexte d'entreprise, en particulier lorsque l'agent traite des sujets sensibles ou du texte généré par les utilisateurs.

Vous devez tester les paramètres de sécurité par rapport à vos invites et flux de travail réels, et pas seulement par rapport aux invites de démonstration.

Les fenêtres contextuelles limitent ce que votre agent peut « voir » à la fois.

Chaque modèle Gemini dispose d'une fenêtre contextuelle mesurée en jetons. Cette limite restreint la quantité d'entrées et l'historique des discussions que vous pouvez envoyer dans une seule requête. Lorsque vous la dépassez, vous devez mettre en place une stratégie, telle que la résumation ou la récupération à partir de sources de données.

La gestion des clés devient un risque dès que vous quittez les prototypes.

Les agents doivent souvent fonctionner en continu, ce qui signifie que la clé API devient une infrastructure opérationnelle. Si une clé est divulguée, l'utilisation et les coûts peuvent augmenter considérablement, et l'agent peut exposer des accès que vous n'aviez pas prévus.

Vous devez traiter la clé comme n'importe quel secret de production et la garder hors du code côté client et des référentiels.

Les contrôles de sécurité de l'entreprise dépendent de l'endroit où vous déployez

Si vous avez besoin de contrôles réseau et de chiffrement stricts, l'ensemble des options disponibles dépendra du fait que vous exécutiez Gemini via Vertex IA et les contrôles Google Cloud.

Google Cloud documente des fonctionnalités telles que les contrôles de service VPC et les clés de chiffrement gérées par le client pour Vertex AI. Ceci est important pour les flux de travail réglementés et le traitement des données clients.

Les tests sont plus difficiles que pour le code normal, car les résultats varient.

Même lorsque votre code est correct, les réponses du modèle peuvent varier d'une exécution à l'autre. Cela peut perturber les flux de travail stricts lorsque l'agent doit produire des entrées structurées ou des décisions cohérentes. Vous devez réduire le caractère aléatoire des tests de routage des outils et valider chaque argument de fonction.

De plus, vous devez concentrer vos tests sur les états finaux que votre système peut vérifier plutôt que sur la formulation exacte.

Outil alternatif pour créer des agents IA : ClickUp

La création d'agents IA dans Gemini présente des avantages, mais peut rapidement devenir très lourde en termes de code. Vous commencez par des invites et des appels de fonction. Ensuite, vous connectez l'utilisation des outils, gérez l'installation d'une clé API et maintenez le contexte dans une boucle d'agent afin que celui-ci puisse accomplir des tâches complexes sans dévier.

Voici comment se manifeste la prolifération des tâches lorsque l'équipe utilise différents outils pour gérer ses flux de travail et ses suivis.

Ajoutez maintenant à cela la prolifération de l'IA. Différentes équipes essaient différents Outils d'IA, et personne ne sait vraiment quels résultats sont fiables ni quelles données peuvent être partagées en toute sécurité. Même si vous savez comment créer des agents IA avec Google Gemini, vous finissez par gérer davantage l'infrastructure que les résultats.

C'est là qu'un environnement de travail IA convergent comme ClickUp joue un rôle essentiel. Il permet aux équipes de créer et d'exécuter des agents au sein du même environnement de travail où se trouvent déjà les tâches, afin que les agents puissent agir sur des tâches, des documents et des discussions réels au lieu de rester bloqués dans un prototype séparé.

✅ Voyons comment ClickUp constitue une alternative appropriée pour créer des agents IA :

Assurez la continuité du travail en plusieurs étapes grâce aux super agents ClickUp.

Lorsque vous créez des agents avec Gemini, une grande partie de l'effort consiste à orchestrer les différentes tâches. Vous définissez l'objectif de l'agent, choisissez les outils, concevez la boucle et veillez à ce que le contexte reste clair.

Les super agents ClickUp fonctionnent comme des coéquipiers IA semblables à des humains au sein de votre environnement de travail, ce qui leur permet de collaborer là où le travail est déjà effectué. Vous pouvez contrôler les outils et les sources de données auxquels les agents IA ont accès, et ceux-ci peuvent également demander l'approbation humaine pour les décisions critiques.

Les super agents ClickUp sont sécurisés, contextuels et adaptés à l'environnement. Ils peuvent fonctionner selon des calendriers, répondre à des déclencheurs et effectuer du travail réel tel que la rédaction de documents, la mise à jour de tâches, l'envoi d'e-mails et la résumation de réunions.

Pour en savoir plus, regardez cette vidéo

✅ Voici comment le Super Agent Builder de ClickUp vous aide à créer des agents IA :

💡 Conseil de pro : utilisez ClickUp Tableaux blancs pour concevoir votre flux de travail Super Agent avant de le créer.

Les super agents fonctionnent mieux lorsque vous leur attribuez une tâche claire et des conditions d'arrêt précises. Les tableaux blancs ClickUp vous aident à cartographier visuellement l'ensemble du flux de travail, afin que vous et votre équipe vous mettiez d'accord sur ce que le super agent doit faire avant qu'il ne commence à agir sur les tâches et les mises à jour.

• Mappez la boucle de l'agent avec le point d'entrée, les points de décision, les outils et les conditions de sortie.
• Faites la liste de ce que le Super Agent peut modifier et de ce qui doit être approuvé par un humain.
• Convertissez le flux de travail final en tâches que votre équipe peut attribuer et suivre.

Standardisez les flux de travail répétitifs avec les agents ClickUp Autopilot.

Tous les « agents » n'ont pas besoin d'un raisonnement avancé. De nombreuses équipes souhaitent simplement une exécution répétable : trier une demande, la transférer, demander les informations manquantes, mettre à jour le statut ou publier une mise à jour en cas de changement. Si vous créez chacun de ces éléments à partir de zéro dans Gemini, vous passez du temps à maintenir le code pour des flux de travail qui devraient être prévisibles.

Les agents ClickUp Autopilot sont conçus exactement dans ce but. Ils exécutent des actions en fonction de déclencheurs et de conditions définis, à des emplacements spécifiques (notamment des listes, des dossiers, des espaces et des canaux de discussion). Ils suivent vos instructions à l'aide des connaissances et des outils configurés.

💡 Conseil de pro : utilisez ClickUp Automatisations pour déclencher les agents Autopilot de ClickUp au bon moment.

Si vous créez des agents avec Gemini, le plus difficile à mettre à l'échelle n'est pas le modèle. C'est la fiabilité : s'assurer que la bonne action est exécutée au bon moment, à chaque fois. Les automatisations ClickUp vous offrent cette infrastructure événementielle au sein de votre environnement de travail, de sorte que les flux de travail des agents sont déclenchés à partir de signaux de travail réels (changements de statut, mises à jour, messages).

Le modèle le plus utile pour les équipes techniques et produit consiste à traiter les automatisations ClickUp comme un répartiteur :

• Utilisez un déclencheur + une condition pour décider quand un agent doit s'exécuter.
• Ajoutez des instructions supplémentaires si nécessaire (en particulier pour les super agents) afin que l'agent fonctionne dans le contexte approprié à ce moment-là.
• Lancez un agent Autopilot à partir du générateur d'automatisation à l'aide de l'action « Lancer l'agent Autopilot » lorsqu'un flux de travail doit être exécuté de manière répétée.
• Déclenchez un super agent à l'aide de déclencheurs et de conditions d'automatisation lorsque vous souhaitez un travail plus flexible et en plusieurs étapes (et ajoutez des instructions supplémentaires par automatisation si nécessaire).
• Exécutez un agent lorsqu'un message de chat est publié dans un canal, afin que la réception et le triage puissent avoir lieu là où les demandes apparaissent réellement.
• Assurez la cohérence de l'exécution des agents entre les équipes en réutilisant la même logique d'automatisation aux mêmes emplacements du flux de travail (listes, dossiers, espaces, canaux de discussion).

Répondez aux questions récurrentes en discutant avec ClickUp Ambient Answers.

Dans les équipes de produit et d'ingénierie très occupées, les mêmes questions reviennent chaque semaine. Qu'est-ce qui a changé dans le périmètre, qu'est-ce qui est bloqué, quelle est la dernière décision prise et où en est la version actuelle du processus ? Les gens posent ces questions dans le chat, car c'est plus rapide que de faire une recherche, et la réponse dépend souvent de ce qui est vrai à ce moment-là dans les tâches et les documents.

ClickUp Ambient Answers fonctionne dans les canaux de discussion et répond avec des réponses adaptées au contexte. Il est destiné aux demandes de type questions-réponses dans les discussions, afin que votre équipe puisse obtenir une réponse sans que quelqu'un ait à rechercher manuellement des liens et des résumés.

✅ Voici comment ClickUp Ambient Answers peut vous aider :

💡 Conseil de pro : utilisez ClickUp Chat pour rendre les réponses ambiantes ClickUp plus fiables.

Ambient Answers est plus efficace lorsque votre canal de discussion reste connecté au contexte de travail réel. ClickUp Chat permet de transformer les messages en tâches, d'utiliser l'IA pour résumer les fils de discussion et de maintenir les discussions ancrées dans le travail associé.

• Convertissez les demandes récurrentes en tâches connectées afin que la « réponse » devienne un élément de travail suivi.
• Utilisez les publications du canal pour les mises à jour des processus afin que le contexte clé soit plus facile à consulter ultérieurement.
• Limitez la portée du canal (un domaine de produit ou un flux de travail) afin que les réponses de l'agent restent cohérentes.
• Utilisez des résumés IA pour les longs fils de discussion afin que les parties prenantes puissent se mettre à jour sans relire tout.

Accélérez l'installation des agents IA avec ClickUp Brain.

Lorsque vous commencez à créer un agent IA, vous devez configurer le travail et définir clairement les tâches à accomplir. Vous avez également besoin d'une source fiable et d'un moyen efficace pour convertir les résultats en tâches concrètes. Si vous commencez par le code, vous passerez du temps à mettre en place la structure avant de pouvoir prouver la valeur de votre travail.

ClickUp Brain raccourcit la phase d’installation en vous offrant plusieurs blocs de base dans un seul environnement de travail. Vous pouvez extraire des réponses, les convertir en tâches et transformer les réunions en résumés et en actions à mener.

Ces fonctionnalités vous aident à définir le travail de l'agent et à générer des résultats structurés que votre équipe peut exécuter.

✅ Voici comment ClickUp Brain vous aide dans le travail des agents IA :

💡 Conseil de pro : utilisez ClickUp Brain MAX pour concevoir et valider le flux de travail de votre agent IA.

ClickUp Brain MAX vous aide à passer d'une idée d'agent IA approximative à un flux de travail que vous pouvez réellement mettre en œuvre. Au lieu d'écrire d'abord une boucle d'agent complète, vous pouvez utiliser Brain MAX pour définir l'objectif de l'agent et mapper les étapes de l'outil. Ensuite, testez les cas limites en utilisant le même langage que vos utilisateurs.

• Saisissez rapidement les exigences grâce à Talk to Text en prononçant une demande complexe d'une partie prenante et en la convertissant en un plan d'agent structuré comprenant des étapes, des appels d'outils et une condition de sortie.
• Vérifiez le contexte avec Enterprise Search en extrayant les dernières spécifications, notes de décision et mises à jour des tâches de votre environnement de travail avant de finaliser les invites et les instructions de l'outil.
• Testez la résistance du flux de l'agent en demandant à ClickUp Brain MAX de générer des cas limites et des scénarios d'échec, puis réécrivez vos invites et vos règles d'outils pour gérer ces cas de manière claire.
• Passez d'un modèle d'IA à l'autre (ChatGPT, Claude ou Gemini) pour générer différents résultats en fonction de vos besoins.

Créez et exécutez des agents IA plus rapidement avec ClickUp

Google Gemini vous offre un moyen fiable de créer un agent IA lorsque vous souhaitez personnaliser la logique et le contrôle des outils dans votre propre base de code. Vous définissez l'objectif, établissez les connexions entre les outils via des appels de fonction et itérez jusqu'à ce que l'agent se comporte de manière fiable dans des flux de travail réels.

À mesure que vous vous développez, la pression réelle se déplace vers l'exécution. Vous avez besoin que votre agent reste connecté aux tâches, aux documents, aux décisions et à la responsabilité de l'équipe. C'est là que ClickUp devient l'option pratique, en particulier lorsque vous souhaitez créer des agents sans code et les maintenir proches de la livraison.

Si vous souhaitez que les flux de travail de vos agents IA restent cohérents entre les équipes, centralisez le travail en un seul endroit. Inscrivez-vous gratuitement sur ClickUp dès aujourd'hui ✅.