Où va chaque type d'information

On peut donner six types de choses à un agent. Elles se ressemblent, et on les confond facilement. Cette page dit laquelle utiliser pour quoi.

La comparaison

Vous voulez que l’agent…	Où cela va	Comment l’agent y accède	Combien de temps c’est conservé
Suive toujours certaines règles, un ton, un rôle	Ses instructions, dans la fenêtre de l’AI Agent	Il les lit à chaque demande	Aussi longtemps que l’agent
Dispose d’instructions écrites et essayées à l’avance	La bibliothèque de Prompts, dans Prompt Studio	Il ne la lit pas. Vous copiez le résultat dans ses instructions	Aussi longtemps que le Prompt
Consulte ou modifie des faits rangés en lignes : prix, stock, commandes, clients	Une Data Table	Un outil Data Table	Jusqu’à ce que les lignes soient modifiées
Connaisse vos textes : politiques, guides, manuels, un site web, un flux, les lignes d’une base de données vues comme des textes	Une Knowledge Base	L’étape Knowledge Base, sur le losange Knowledge Bases. L’agent cherche par le sens	Conservée, et tenue à jour depuis sa source
Se souvienne des messages précédents d’une conversation	Une Agent Session	Le losange Agent Session	In-Memory : jusqu’au redémarrage du serveur. File : conservée
Conserve des textes pendant qu’il travaille et les retrouve par leur sens : des notes, ce qu’il a appris	Un Vector Store	L’AI Agent Vector Store Tool, ou une étape Vector Store dans un workflow	In-Memory : le temps d’une exécution. Qdrant, Pinecone, pgvector : conservé

Un exemple, avec l’agent Reminder Writer

L’agent Reminder Writer rédige une relance de paiement pour un client.

Ce dont l’agent a besoin	Où cela va
« Rédige un e-mail court et poli. Indique la facture, le montant et la date d’échéance. »	Ses instructions
Les factures ouvertes de l’entreprise : client, numéro, montant, date d’échéance	Une Data Table `invoices`
Les conditions de paiement et la politique de relance de l’entreprise, rédigées sous forme de textes	Une Knowledge Base `Payment terms`
Ce qui a déjà été dit avec la personne qui demande, dans cette conversation	Une Agent Session
Une note que l’agent veut garder : « Northgate Bakery préfère être appelée avant 10 h »	Un Vector Store, avec l’AI Agent Vector Store Tool

Lequel choisir ?

Knowledge Base ou Data Table

Une Data Table contient des lignes : les mêmes champs pour chaque ligne. L’agent consulte une valeur, ou la modifie. « Quel est le montant de la facture INV-2041 ? »
Une Knowledge Base contient des textes. L’agent trouve le passage dont le sens correspond. « Que disent nos conditions sur un retard de paiement ? »

Si cela tient en colonnes, utilisez une table. Si c’est de la prose, utilisez une base. Une base peut aussi lire les lignes d’une base de données, mais elle les transforme en textes : l’agent les trouve par leur sens, et ne peut pas les modifier.

Knowledge Base ou Vector Store

Une Knowledge Base, c’est ce que l’agent doit savoir. Vous la préparez, elle lit une source, et elle reste à jour.
Un Vector Store, c’est ce que l’agent rassemble pendant qu’il travaille : des notes, des réponses trouvées plus tôt. Quelque chose y dépose des textes, une étape ou l’agent lui-même, et quelque chose les retrouve plus tard.

Un Vector Store n’est jamais le moyen de donner ses connaissances à un agent. Donnez-lui une Knowledge Base.

Agent Session ou Vector Store

Une Agent Session garde la conversation, message par message, pour que l’agent se souvienne de ce qui vient d’être dit.
Un Vector Store garde des textes retrouvés par leur sens, quel que soit le moment où ils y ont été déposés, quelle que soit la conversation.

Instructions ou bibliothèque de Prompts

La bibliothèque de Prompts est un atelier. Vous écrivez un prompt, vous l’essayez, vous l’améliorez. Aucune étape et aucun agent ne la lit : quand le prompt est bon, vous le copiez là où il sert. Voyez À quoi sert Prompt Studio. À ne pas confondre avec l’étape LLM Prompt, qui est une étape de workflow dans laquelle un prompt est écrit.

Ce que fait l’Assistant

L’Assistant du Studio suit les mêmes règles quand il construit une solution pour vous. Il met les lignes dans une Data Table, les textes dans une Knowledge Base, et la conversation dans une session. Il n’utilise jamais un Vector Store pour ce qu’un agent doit savoir.

L’Assistant ne peut pas créer de Knowledge Base. Quand vos textes ne sont encore dans aucune base, il vous dit quelle base créer et ce qu’elle doit lire, puis il branche la base une fois qu’elle existe. Voyez À quoi sert une Knowledge Base.

Pour aller plus loin

Étape suivante

Les mots qu’utilise Agentivity.