Construction d'un système de recherche agentique avec Claude Code : Une implémentation pratique
Un développeur sur r/ClaudeAI a partagé une implémentation de qualité production d'un système de recherche agentique entièrement construit avec Claude Code. Le système maintient Applied, une carte vivante d'environ 250 cas d'adoption de l'IA dans divers secteurs. Au lieu de rechercher une autonomie à 100 %, l'idée clé est de garder un humain dans la boucle pour les cas limites.
Les six agents
Chaque agent est un fichier .md avec des instructions claires. Ils s'exécutent en tant que tâches cron et coordonnent en lisant/écrivant dans un magasin de connaissances partagé (la carte vivante) et un journal de rapports :
- Agent Scout : Trouve des cas d'usage à partir de sources officielles, diversifiés par secteur, outil et fonction métier.
- Agent Extracteur : Le plus critique. Comprend les cas, identifie les entités et les résultats, et décide d'ajouter ou de rejeter.
- Agent d'Enrichissement : Ajoute du contexte et complète les cas avec des informations supplémentaires.
- Agent Traducteur : Gère la sortie bilingue (anglais/espagnol) tout en préservant le contexte et le ton.
- Agent QA : Scanne les erreurs — problèmes de site web, bugs UI/UX, données incorrectes. Corrige si simple ; signale sinon.
- Agent Match Maker : Associe les utilisateurs à des cas selon leurs préférences, par email ou notifications.
Modèle d'orchestration
Pas de frameworks agents complexes. La coordination est très simple : tous les agents peuvent lire et écrire dans la carte vivante (la base de connaissances commune). Chacun écrit également un journal de rapports accessible par l'humain et par les autres agents. Les agents consultent leurs propres journaux pour comprendre où ils se sont arrêtés. Les décisions limites ou les problèmes sont signalés à l'humain, qui prend la décision finale.
Toute la pile s'exécute sur Claude Code. Les agents eux-mêmes sont de simples fichiers .md avec des instructions qui sont mises à jour au fil du temps. Des outils tiers comblent les lacunes (pas de construction d'une base de données à partir de zéro).
Si vous voulez voir le résultat, visitez Applied (lié dans le post original). L'analyse approfondie de ce système se trouve dans la section des rapports.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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