Agent Plan-and-Execute : comment ça marche ?

L'essor de l'Agentic AI a donné naissance à différentes architectures d'agents, chacune adaptée à des contextes spécifiques. Parmi elles, l'agent Plan-and-Execute se distingue par son approche méthodique : plutôt que de raisonner pas à pas de manière réactive, il commence par élaborer un plan complet avant de l'exécuter étape par étape.

Cette architecture répond à un besoin fondamental dans l'automatisation de tâches complexes : séparer la réflexion stratégique de l'action opérationnelle. En procédant ainsi, l'agent gagne en cohérence et en efficacité, particulièrement lorsqu'il s'agit de mener à bien des missions comportant de nombreuses étapes interdépendantes.

Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement détaillé de l'agent Plan-and-Execute, comprendre ce qui le différencie de l'approche ReAct, et identifier les situations où cette architecture s'avère particulièrement pertinente.

Qu'est-ce qu'un agent Plan-and-Execute ?

Un agent Plan-and-Execute est une architecture d'agent IA qui fonctionne en deux phases distinctes et séquentielles. Dans un premier temps, l'agent analyse l'objectif qui lui est assigné et génère un plan structuré listant toutes les étapes nécessaires pour l'atteindre. Dans un second temps, il exécute ce plan étape par étape, en utilisant les outils à sa disposition.

Cette séparation entre planification et exécution s'inspire des méthodes de résolution de problèmes utilisées en intelligence artificielle classique, mais adaptées aux capacités de raisonnement des grands modèles de langage (LLM).

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Concrètement, si vous demandez à un agent Plan-and-Execute de "préparer une analyse comparative des trois principaux concurrents d'une entreprise", il va :

1. Générer un plan comprenant des étapes comme : identifier les concurrents, collecter les données financières de chacun, analyser leurs produits, comparer leurs parts de marché, et synthétiser les résultats
2. Exécuter chaque étape en appelant les outils appropriés (recherche web, extraction de données, génération de tableaux comparatifs)
3. Produire le livrable final en consolidant les résultats de chaque étape

L'architecture repose généralement sur deux composants LLM distincts : un planner (planificateur) qui se concentre sur la décomposition de l'objectif en tâches, et un executor (exécuteur) qui se charge de réaliser chaque tâche individuellement. Cette séparation permet d'optimiser les prompts et parfois d'utiliser des modèles différents selon les besoins de chaque phase.

Fonctionnement détaillé

La phase de planification

La phase de planification constitue le cœur stratégique de l'agent. Lorsqu'un objectif lui est soumis, le planificateur analyse la demande et génère une liste ordonnée d'étapes à accomplir.

Le prompt du planificateur est conçu pour encourager une décomposition logique et exhaustive. Il produit typiquement une sortie structurée de ce type :

Objectif : Rédiger un rapport sur les tendances du marché de l'IA en 2024

Plan :
1. Rechercher les statistiques récentes sur le marché mondial de l'IA
2. Identifier les principales tendances technologiques (LLM, agents, multimodal)
3. Analyser les secteurs d'adoption les plus dynamiques
4. Collecter des exemples d'entreprises innovantes
5. Synthétiser les informations dans un rapport structuré

Le plan peut être statique ou dynamique. Dans une implémentation statique, le plan initial reste inchangé tout au long de l'exécution. Dans une version plus évoluée, l'agent peut réviser son plan en fonction des résultats intermédiaires obtenus, ajoutant ou supprimant des étapes selon les découvertes faites en cours de route.

La phase d'exécution

Une fois le plan établi, l'exécuteur prend le relais. Il traite chaque étape séquentiellement, en disposant du contexte suivant :

• L'objectif global de la mission
• Le plan complet
• L'étape actuelle à réaliser
• Les résultats des étapes précédentes

Pour chaque étape, l'exécuteur détermine quel outil utiliser, formule les paramètres appropriés, et collecte le résultat. Ce résultat est ensuite stocké et transmis comme contexte pour les étapes suivantes.

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Cette transmission de contexte est cruciale : elle permet à l'agent de construire progressivement sa réponse finale en s'appuyant sur les informations accumulées. Par exemple, l'étape 5 de notre exemple précédent bénéficie de toutes les données collectées lors des étapes 1 à 4.

Différences avec l'agent ReAct

L'agent Plan-and-Execute et l'agent ReAct représentent deux philosophies distinctes pour aborder l'autonomie des agents IA.

L'agent ReAct fonctionne selon une boucle Thought-Action-Observation où le raisonnement et l'action sont entrelacés. À chaque itération, l'agent réfléchit à la situation actuelle, décide d'une action, l'exécute, observe le résultat, puis recommence. Il n'y a pas de plan préétabli : l'agent navigue de manière opportuniste vers son objectif.

La différence fondamentale réside dans la temporalité du raisonnement. Plan-and-Execute investit du temps en amont pour avoir une vision d'ensemble, tandis que ReAct découvre le chemin en marchant. Cette distinction a des implications pratiques importantes sur le choix de l'architecture selon le cas d'usage.

Quand utiliser un agent Plan-and-Execute ?

L'agent Plan-and-Execute excelle dans des contextes spécifiques où ses caractéristiques apportent une valeur ajoutée claire.

Tâches complexes à étapes multiples : lorsque l'objectif nécessite de nombreuses actions coordonnées, avoir un plan préalable évite les allers-retours inutiles et garantit une meilleure couverture de tous les aspects. La rédaction d'un document de recherche, la préparation d'une présentation ou l'audit d'un système sont des exemples typiques.

Missions nécessitant une cohérence globale : si le résultat final doit présenter une structure logique où chaque partie s'articule avec les autres, la planification préalable assure cette cohérence. Un agent ReAct pourrait produire des éléments disparates, là où Plan-and-Execute maintient une vision unifiée.

Optimisation des coûts : en réduisant le nombre d'appels au LLM (un appel pour le plan, puis un appel par étape), cette architecture peut s'avérer plus économique que ReAct pour des tâches longues où l'agent ReAct pourrait boucler de nombreuses fois.

En revanche, l'agent ReAct reste préférable pour les tâches exploratoires ou imprévisibles, où l'on ne peut pas anticiper les étapes nécessaires, ainsi que pour les interactions conversationnelles nécessitant une grande réactivité.

Avantages et inconvénients

Par rapport à d'autres architectures d'agents, le Plan-and-Execute présente plusieurs avantages.

• Meilleure structuration : le plan offre une visibilité claire sur le travail à accomplir
• Efficacité accrue : moins de raisonnements redondants grâce à la séparation des phases
• Traçabilité : le plan explicite facilite le debugging et l'audit des actions de l'agent
• Parallélisation potentielle : certaines étapes indépendantes peuvent être exécutées simultanément

Néanmoins, cette approche comporte aussi des limitations.

• Rigidité : un plan initial inadapté peut mener l'agent dans une impasse si aucun mécanisme de révision n'est prévu
• Coût initial : la phase de planification représente un surcoût pour des tâches simples qui n'en nécessitent pas
• Dépendance à la qualité du plan : si le planificateur omet une étape cruciale, l'exécution sera incomplète
• Gestion des erreurs : une erreur sur une étape peut nécessiter de replanifier entièrement, complexifiant la reprise

Conclusion

L'agent Plan-and-Execute représente une architecture mature et méthodique dans l'écosystème de l'Agentic AI. En séparant clairement la réflexion stratégique de l'exécution opérationnelle, il offre une approche particulièrement adaptée aux tâches complexes nécessitant structure et cohérence.

Le choix entre Plan-and-Execute et ReAct n'est pas binaire : les frameworks modernes comme LangGraph permettent de combiner les deux approches selon les besoins. Un agent peut planifier les grandes étapes de sa mission tout en adoptant un comportement réactif pour l'exécution de chaque étape individuelle.

À mesure que les applications de l'Agentic AI se diversifient, la maîtrise de ces différentes architectures devient essentielle pour concevoir des agents adaptés à chaque contexte métier. L'agent Plan-and-Execute constitue ainsi un outil précieux dans la palette du développeur d'agents IA, à mobiliser lorsque la complexité de la tâche justifie l'investissement dans une planification préalable.