Créer un pipeline de 20 agents avec Claude Code : Moins d'IA, plus de structure

Un développeur sur r/ClaudeAI a partagé son expérience de construction d'un pipeline de 20 agents avec Claude Code pour automatiser les flux de travail quotidiens à travers Gmail, Calendar, Notion, LinkedIn, des scrapers web et des API locales. Le système a remplacé une heure de vérification manuelle chaque matin.

Le problème de l'approche monolithique

La première version était une seule longue conversation avec Claude qui gérait tout—l'ordre, la logique, toutes les tâches. Ce "monolithe" a fonctionné jusqu'à environ 100 000 tokens, puis le modèle a commencé à perdre le fil, à répéter des étapes, à en sauter d'autres, sans possibilité de déboguer car tout résidait dans un seul contexte.

La solution : une architecture basée sur des agents

Le développeur a divisé le système en agents individuels, chacun avec une seule tâche. Chaque agent est un fichier markdown avec sa mission. Un orchestrateur lit le fichier, remplace les variables et le lance en utilisant l'outil Agent—pas de LangChain ni de CrewAI.

La couche de communication est simple : les agents ne partagent pas de contexte. Chacun écrit un fichier JSON dans un répertoire (un par jour), avec des fichiers comme calendar.json, gmail.json, notion.json, leads.json, hitlist.json. L'agent suivant lit ce fichier. Cette approche offre une visibilité complète—vous pouvez ouvrir n'importe quel fichier pour voir exactement ce qu'un agent a produit. Le développeur appelle cela "le confinement du rayon d'impact" : si un agent échoue, les autres continuent.

Éléments structurels clés

• Orchestrateur non-IA : Un fichier markdown qui spécifie "exécute ces 4 agents en parallèle, attends qu'ils aient tous terminé, vérifie que leurs fichiers de sortie existent, puis exécute la phase suivante." Le système a 9 phases, certaines parallèles, d'autres séquentielles.
• Validation de la phase 0 : Vérifie que tous les outils sont connectés. Si Gmail ou Notion est hors service, il s'arrête complètement—pas d'exécutions partielles qui semblent complètes.
• Compression non-IA : Le système demande "1 à 5 ?" au début pour déterminer la capacité. Cela écrit un fichier JSON avec des règles : un faible nombre limite tout à 5 actions, saute tout ce qui dépasse 30 minutes ; un nombre élevé exécute la routine complète.
• Fichier de règles de style : Un fichier texte simple que chaque agent de contenu lit avant d'écrire. Cela a résolu le problème de plusieurs agents écrivant des messages de prospection qui semblaient provenir de différentes IA—avant cela, zéro réponse ; après, de vraies conversations.

L'idée centrale

Le développeur a découvert qu'à chaque fois que quelque chose cassait, la solution n'était jamais un meilleur prompt. C'était l'ajout de structure autour de l'IA. Les parties IA fonctionnaient—ce qui cassait était l'enchaînement, la communication entre les agents, la gestion des erreurs et le volume de sortie. À chaque fois, la réponse était un morceau de logiciel, pas un modèle plus intelligent.

Le développeur, qui vient d'un milieu de renseignement sur les menaces, a open-sourcé une version générique sur https://github.com/assafkip/kipi-system pour que d'autres puissent construire des systèmes similaires pour leurs domaines.