Workflows vs agents
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Les patterns de workflows sont en place, la boucle d’agent aussi : reste la question que tout projet réel finit par poser — lequel choisir ? La réponse n’est pas une affaire de goût mais d’arbitrage mesurable, et cette leçon donne la grille de décision.
Comparaison détaillée
| Critère | Workflow | Agent |
|---|---|---|
| Précision | Haute (une sous-tâche à la fois) | Variable (planification + exécution) |
| Testabilité | Facile (étapes connues) | Difficile (étapes inconnues) |
| Prédictibilité | Élevée | Modérée |
| Flexibilité | Faible | Élevée |
| Taux de complétion | Élevé | Plus bas |
Lisez le tableau colonne par colonne : le workflow gagne sur quatre critères sur cinq, et l’agent n’en gagne qu’un — la flexibilité. Mais ce critère unique est parfois celui qui compte : quand les demandes des utilisateurs sont réellement imprévisibles, aucune séquence prédéfinie ne les couvrira. Toute la décision consiste à savoir si votre cas a vraiment besoin de cette flexibilité, ou si c’est la fascination technique qui parle. Notez aussi la ligne testabilité : tout l’outillage d’évaluation de ce cours s’applique naturellement aux étapes connues d’un workflow ; évaluer un agent dont le chemin change à chaque exécution est un problème autrement plus dur.
La recommandation
Privilégiez toujours les workflows quand c’est possible. N’utilisez les agents que lorsqu’ils sont véritablement nécessaires.
La raison de cette fermeté : les utilisateurs ne jugent pas la sophistication de votre architecture, ils jugent la fiabilité du produit. Un workflow prévisible qui réussit toujours vaut mieux qu’un agent brillant qui réussit souvent. L’arbre de décision tient en deux questions :
La dernière branche mérite un mot : si vous ne pouvez pas décrire les étapes mais n’avez pas non plus besoin de flexibilité, le problème est probablement mal découpé — souvent, un routage vers plusieurs workflows spécialisés couvre ce qu’on prenait pour un besoin d’agent.
Cas typiques
Workflow pour :
- Extraction de données depuis des documents
- Génération de contenu avec révision
- Pipeline avec validations intermédiaires
Agent pour :
- Assistants de programmation (Claude Code)
- Agents de recherche explorant des sources inconnues
- Tâches ouvertes où l’utilisateur peut demander n’importe quoi
Le fil qui sépare les deux listes : dans la première, le chemin est connu d’avance — même si chaque étape est complexe ; dans la seconde, le chemin dépend de ce qu’on découvre en route — la structure du code, le contenu des sources, la demande de l’utilisateur. Et même quand l’agent s’impose, les leçons du cours restent votre filet : outils bien décrits, inspection de l’environnement, évaluation continue — c’est là-dessus, plus que sur l’architecture, que se joue la fiabilité finale.
Quand un agent s’impose, vous n’êtes pas obligé d’écrire sa boucle vous-même : le tool runner du SDK la fait tourner (leçon 28), et le Claude Agent SDK fournit la boucle et les outils de Claude Code. Il fonctionne avec Vertex : la variable CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1 et vos identifiants Google Cloud suffisent. Claude Managed Agents, qui exécute la boucle et l’environnement des outils sur l’infrastructure d’Anthropic, n’est pas disponible sur l’offre gérée par Google.
Ce que vous avez construit
Le cours vous a fait passer de la configuration d’un projet Google Cloud à ces principes d’architecture. Vous savez appeler Claude sur Vertex avec AnthropicVertex, mesurer un prompt et l’améliorer, lui donner des outils et des documents, régler sa réflexion et son cache, le brancher sur des serveurs MCP, et choisir entre workflow et agent. Pour valider vos acquis, le cours officiel propose une évaluation finale et un badge de fin de cours.
À vous de jouer
Trancher sur un cas réel. Prenez une fonctionnalité que vous envisagez de confier à un agent. Essayez d’en écrire les étapes : si vous y arrivez, écrivez le workflow ; sinon, notez ce qui empêche de les écrire, et la façon dont vous évaluerez l’agent avant de le mettre en production.
Sources officielles : Workflows vs agents (Claude Academy) · Building effective agents (Anthropic : les patterns de workflows et les agents) · Agent SDK quickstart (documentation Claude Code :
CLAUDE_CODE_USE_VERTEX) · Claude Models on Google Cloud (Google managed) (documentation Claude : Managed Agents non disponible)
Points clés à retenir
- Le workflow gagne sur précision, testabilité, prédictibilité et complétion ; l’agent ne gagne que la flexibilité
- Règle : workflow par défaut, agent seulement quand la flexibilité est réellement nécessaire
- Deux questions décident : étapes descriptibles ? besoin réel de flexibilité ?
- Ni étapes connues ni besoin de flexibilité = problème mal découpé — pensez routage
- Les utilisateurs jugent la fiabilité, pas la sophistication de l’architecture
Testez vos connaissances
Dernière vérification des acquis avant de clore le cours.
1. Comment le SDK s'authentifie-t-il sur Vertex sans clé API ?
Réponse : Avec les identifiants par défaut de Google Cloud (ADC) : gcloud auth application-default login sur un poste de développement, un compte de service attaché en production. AnthropicVertex les trouve par la bibliothèque google-auth : aucun secret dans le code.
2. Où active-t-on un modèle Claude, et quels rôles IAM faut-il ?
Réponse : Sur sa fiche Model Garden, dans la rubrique Agent Platform de la console, avec le bouton Enable. Activer un modèle partenaire demande le rôle Consumer Procurement Entitlement Manager ; l’appeler, la permission aiplatform.endpoints.predict, que donne le rôle Agent Platform User.
3. Comment met-on un contenu en cache, et à partir de quelle taille ?
Réponse : Avec cache_control, au niveau de la requête pour la mise en cache automatique, ou sur un bloc précis. Le préfixe doit compter au moins 512 tokens sur les modèles Claude 5 ; en dessous, la requête passe sans cache et sans erreur. Sur Google Cloud, le cache appartient à votre projet.
4. Pourquoi la recherche web peut-elle échouer d'emblée sur Vertex ?
Réponse : Parce qu’elle est désactivée par défaut : la contrainte d’organisation constraints/vertexai.allowedPartnerModelFeatures doit l’autoriser, et un périmètre VPC Service Controls la bloque. Seule la version de base, web_search_20250305, existe sur Vertex.
5. Workflow ou agent : quelle est la règle de décision finale du cours ?
Réponse : Workflow par défaut, parce qu’il est plus précis, testable et prévisible ; agent seulement quand le chemin ne peut pas être fixé d’avance et que la flexibilité est réellement nécessaire.
Acquis validés ? L’évaluation finale et le badge du cours officiel vous attendent sur Claude Academy, et vos projets Google Cloud aussi.