Multi-agent
Architecture où plusieurs agents IA spécialisés collaborent ou se relaient sur une même tâche ou un même projet.
Définition
Un système multi-agent utilise plusieurs instances d'agents, chacune avec un rôle ou une spécialisation définie, pour traiter un problème complexe. Les agents peuvent travailler en parallèle (sessions tmux indépendantes) ou en séquence (handoff via fichiers de contexte). Chaque agent a son propre context window et ne partage pas d'état mémoire avec les autres.
Point de vue postcursors
Le multi-agent en dev quotidien est plus prosaïque que ce que la théorie suggère. En pratique, c'est souvent un split tmux avec deux sessions agent indépendantes — une sur le backend, l'autre sur les tests. Pas d'orchestrateur sophistiqué, pas de communication inter-agents. Le fichier de contexte (AGENTS.md) est le seul lien entre les sessions.
En pratique
"Workflow multi-agent" signifie utiliser plusieurs sessions d'agent en parallèle sur le même projet, chacune focalisée sur un périmètre précis. Le handoff entre sessions se fait via des fichiers vérifiables (plan de refactoring, TODO list).
Confusions fréquentes
- ✗ Confondre multi-agent avec multi-modèle — utiliser Claude puis DeepSeek sur la même tâche n'est pas du multi-agent
- ✗ Attendre une communication automatique entre agents — en pratique le développeur est l'orchestrateur
En usage quotidien, le multi-agent en production ressemble à ça : deux splits tmux, deux sessions indépendantes, un fichier REFACTOR_PLAN.md comme lien. L’humain décide qui fait quoi. Les agents exécutent sans se parler.