Je vais construire un agent AI LangGraph avec état réel, tentatives et gestion des erreurs

La plupart des "agents IA" sont une invite dans une boucle while. Ils fonctionnent dans la démo, puis rencontrent un utilisateur réel et restent bloqués, tournent en boucle indéfiniment ou ne renvoient rien silencieusement — car il n’y a pas d’état, pas de chemin de réessai, ni de comportement défini en cas d’échec.

Je construis des agents comme de véritables machines à états. Chaque étape est un nœud, chaque échec a une arête, et le graphe peut faire des boucles délibérément plutôt que par accident.

J’ai créé un copilote RAG correctif de cette façon : un LLM évalue chaque fragment récupéré, et si cette évaluation bloque la récupération, le graphe revient en arrière avec une requête réécrite plutôt que de répondre avec ce qui a survécu. Une chaîne ne peut pas exprimer ce cycle. C’est tout l’intérêt de le construire comme un graphe.

Ingénieur backend le jour — Spring Boot, Go et Kafka en production dans une banque d’investissement américaine et une compagnie d’assurance américaine — donc ce que je vous remets, c’est un service avec gestion des erreurs, pas un carnet de notes.

CE QUE J’ATTENDS DE VOUS

Ce que l’agent doit faire, quels outils ou API il doit appeler, et ce qu’il doit faire lorsqu’une étape échoue. Si vous ne savez pas encore la dernière, ce n’est pas grave — le décider fait partie du travail.