Créer une conversation dynamique avec un agent IA

Découvrez comment créer un système de chat interactif utilisant un agent IA via la configuration d'action flows et la gestion dynamique des messages. Cette leçon vous guide pas à pas sur l'ajout des messages utilisateur et IA, l'appel à l'IA, et la mise à jour de l'interface.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, vous apprendrez à construire une conversation dynamique entre un utilisateur et un agent IA à l'aide d'un système d'action flow. D'abord, le processus débute lorsqu'un message est saisi dans le textfield et que l'utilisateur appuie sur le bouton d'envoi. Un action flow est déclenché, permettant d'ajouter le message de l'utilisateur à la chatbox en mettant à jour le page state au moyen de l'action update page state. Plusieurs options de gestion des listes sont présentées (injection, ajout, suppression, mise à jour d'éléments) ; ici, l'action consiste à ajouter le nouveau message à la liste courante des messages.

Le message utilisateur étant affiché, le flux enchaîne avec un appel à un agent IA via l'action dédiée. L'identifiant unique de la conversation est établi afin de garantir la persistance du contexte et la mémoire des échanges. L'input texte de l'utilisateur est envoyé à l'IA, et la réponse de l'agent est récupérée sous forme de variable d'output. Le nouveau message de l'agent est ensuite injecté dans la chatbox (toujours via un update de l'état local), en renseignant le rôle "assistant" grâce à un enum prédéfini, ce qui renforce la robustesse du système.

Pour optimiser l'UX, le champ de texte est ensuite vidé (clear text field) afin de permettre à l'utilisateur d'enchainer d'autres requêtes sans contrainte. Le tout est enfin testé en live dans un environnement d'émulation, assurant un comportement fluide et interactif. Ce tutoriel met l'accent sur la cohérence de la gestion de l'état local, la réutilisation des composants d'action flow et l'interconnexion efficace entre l'agent IA et l'interface utilisateur.

Objectifs de cette leçon

À l'issue de cette leçon, vous saurez créer un workflow automatisé liant un utilisateur et un agent IA via un chat, gérer dynamiquement l'affichage des messages, manipuler la mémoire de conversation, et améliorer l'expérience utilisateur à travers une interface réactive.

Prérequis pour cette leçon

Il est recommandé de maîtriser les bases de la programmation d'interfaces, de connaître les principes de la gestion d'état (state management) et d'avoir une compréhension élémentaire des workflows d'action dans des environnements de développement visuel ou low-code.

Métiers concernés

Les compétences présentées sont pertinentes pour les métiers tels que développeur front-end, concepteur d'agents conversationnels, Product Owner dans le secteur de l'intelligence artificielle, et UX/UI designer spécialisé dans les interfaces interactives.

Alternatives et ressources

Comme alternatives à cette approche, vous pouvez explorer des plateformes telles que Dialogflow, Microsoft Bot Framework, Rasa, ou intégrer des agents IA dans des frameworks comme Flutter ou React via différentes bibliothèques de gestion d'état (Redux, Provider, etc.).

Questions & Réponses

L'action flow permet d'automatiser chaque étape de la conversation : affichage immédiat du message utilisateur, appel à l'agent IA, mise à jour de l'état et effacement du champ texte, garantissant ainsi une interaction fluide et cohérente.
Un identifiant unique de conversation assure la persistance du contexte et permet à l'agent IA de se souvenir des échanges précédents, offrant ainsi une continuité et une cohérence lors de dialogues multiples.
L'utilisation d'un enum contraint le rôle à des valeurs prédéfinies (user ou assistant), renforçant l'intégrité des données et évitant l'injection de valeurs erronées ou inattendues lors de l'ajout de messages.