Au-delà de l'empilement de prompts : construire avec Claude un workflow Agent entièrement automatisé « Explorer-Planifier-Exécuter-Auto-réparer »

Si vous utilisez encore Claude avec le simple schéma Prompt -> Response, ou si vous réduisez la boucle Agentic à une simple boucle while sans protection contre les boucles infinies ni interception des permissions, alors votre flux de travail IA n'est qu'à un pas du crash en environnement de production.

Créer un Agent de niveau production capable de gérer des tâches de longue durée (Long-running), la refactorisation à grande échelle de projets de code, voire l'exploitation automatisée, ne repose pas sur la longueur du prompt, mais sur l'architecture (Architecture), le contrôle du contexte (Context Management) et les garde-fous de sécurité (Guardrails).

Cet article part d'un véritable incident de production, décortique en profondeur l'architecture Explore-Plan-Execute-Verify préconisée par Anthropic, et vous accompagne pas à pas dans la création avec Python d'un workflow Agent de code d'entreprise doté d'« auto-correction et d'interception de sécurité ».