Today we announce our new Agents API, a major step forward in making AI more capable, useful, and an active problem-solver.
Traditional language models excel at generating text but are limited in their ability to perform actions or maintain context. Our new Agents API addresses these limitations by combining Mistral's powerful language models with:
Built-in connectors for code execution, web search, image generation, and MCP tools
Persistent memory across conversations
Agentic orchestration capabilities
The Agents API complements our Chat Completion API by offering a dedicated framework that simplifies implementing agentic use cases. It serves as the backbone of enterprise-grade agentic platforms.
By providing a reliable framework for AI agents to handle complex tasks, maintain context, and coordinate multiple actions, the Agents API enables enterprises to use AI in more practical and impactful ways.
Explore the diverse applications of Mistral’s Agents API across various sectors:
Découvrez les différents usages de l’API Agents de Mistral dans plusieurs secteurs :
Create an agent with built-in connectors and MCP tools.
Each agent can be equipped with powerful built-in connectors, which are tools that are deployed and ready for Agents to call on demand, and MCP tools:
The Agents API provides robust conversation management through a flexible and stateful conversation system. Each conversation retains its context, allowing for seamless and coherent interactions over time.
Un assistant intelligent de coordination des tâches, basé sur notre API Agents, qui utilise une architecture MCP multi-serveur pour transformer des transcriptions d’appels en PRD, puis en tickets Linear actionnables, et suivre les livrables du projet.
Analyste financier.
Un agent de conseil financier conçu avec notre API Agents, qui orchestre plusieurs serveurs MCP pour récupérer des métriques financières, synthétiser des informations et archiver les résultats de manière sécurisée.
Assistant de voyage.
Un assistant de voyage basé sur l’IA qui aide les utilisateurs à planifier leurs déplacements, réserver des hébergements et gérer leurs besoins de voyage.
Assistant nutritionnel.
Un assistant nutritionnel basé sur l’IA, conçu pour aider les utilisateurs à définir des objectifs, log les repas, recevoir des suggestions alimentaires personnalisées, suivre leurs réussites quotidiennes et découvrir des restaurants alignés avec leurs objectifs nutritionnels.
Créez un agent avec des connecteurs intégrés et des outils MCP.
Chaque agent peut être doté de connecteurs intégrés performants, c’est-à-dire des outils déployés et prêts à être appelés par les agents à la demande, ainsi que d’outils MCP :
Exécution de code
L’API Agents peut utiliser le connecteur d’exécution de code, ce qui permet aux développeurs de créer des agents qui exécutent du code Python dans une sandbox sécurisée. Les agents peuvent ainsi traiter de nombreuses tâches, notamment les calculs et analyses mathématiques, la visualisation et le traçage de données, ainsi que le calcul scientifique.Génération d’images
Le connecteur de génération d’images, basé sur Black Forest Lab FLUX1.1 [pro] Ultra, permet aux agents de créer des images pour différents usages. Cette fonctionnalité peut être utilisée pour générer des supports visuels destinés à des contenus pédagogiques, créer des visuels personnalisés pour des supports marketing ou produire des images artistiques.Bibliothèque de documents
La Bibliothèque de documents est un connecteur intégré qui permet aux agents d’accéder aux documents depuis Mistral Cloud. Elle alimente la fonctionnalité RAG intégrée et renforce les connaissances des agents grâce au contenu des documents téléchargés par les utilisateurs.Recherche web
L’API Agents propose la recherche web comme connecteur. Les développeurs peuvent ainsi combiner les modèles Mistral avec des informations variées et à jour issues de la recherche web, de sources d’actualité reconnues et d’autres sources. Cette intégration permet de fournir des réponses à jour, informées et étayées par des sources.
Les agents dotés de fonctionnalités de recherche web présentent une nette amélioration des performances. Dans le benchmark SimpleQA, Mistral Large et Mistral Medium avec recherche web obtiennent respectivement des scores de 75 % et 82,32 %, contre 23 % et 22,08 % sans recherche web (voir la figure ci-dessous).Exactitude SimpleQA (plus le score est élevé, meilleur est le résultat)
Outils MCP
Le SDK de l’API Agents peut également utiliser des outils construits sur le Model Context Protocol (MCP), un protocole ouvert et standardisé qui permet une intégration fluide entre les agents et les systèmes externes. Les outils MCP fournissent une interface flexible et extensible pour permettre aux agents d’accéder au contexte réel, notamment aux API, bases de données, données utilisateur, documents et autres ressources dynamiques. Consultez les démos MCP GitHub, Analyste financier et Linear pour voir comment utiliser les outils MCP avec Mistral Agents en pratique.
Mémoire et contexte dans les conversations avec état.
L’API Agents fournit une gestion robuste des conversations grâce à un système de conversations flexible et avec état. Chaque conversation conserve son contexte, ce qui permet des interactions fluides et cohérentes dans le temps.
Gestion des conversations
Deux méthodes permettent de démarrer une conversation :
Chaque conversation conserve un historique structuré grâce aux entrées de conversation, ce qui préserve le contexte entre les interactions.Avec un agent : créez une conversation avec un agent_id spécifique pour utiliser ses capacités spécialisées.
Accès direct : démarrez une conversation en spécifiant directement le modèle et les paramètres de completion, pour accéder rapidement aux connecteurs intégrés.
Interactions avec état et embranchements de conversation
Vous n’avez plus besoin de suivre manuellement l’historique de conversation ; vous pouvez consulter les conversations passées. Vous pouvez toujours continuer une conversation ou créer de nouveaux chemins de conversation depuis n’importe quel point.Sortie en streaming
L’API prend également en charge les sorties en streaming, au démarrage d’une conversation comme lors de la reprise d’une conversation existante. Cela permet des mises à jour et des interactions en temps réel.
Orchestration d’agents.
L’intérêt principal de notre API Agents réside dans sa capacité à orchestrer plusieurs agents pour résoudre des problèmes complexes. Grâce à l’orchestration dynamique, des agents peuvent être ajoutés à une conversation ou en être retirés selon les besoins, chacun apportant ses capacités propres pour traiter différentes parties d’un problème.
Créer un workflow agentique
Pour construire un workflow avec des transferts, commencez par créer tous les agents nécessaires. Vous pouvez créer autant d’agents que nécessaire, chacun avec des outils et modèles spécifiques, pour former un workflow adapté à votre cas d’usage.Transferts entre agents
Une fois les agents créés, définissez quels agents peuvent transférer des tâches à d’autres. Par exemple, un agent financier peut déléguer des tâches à un agent de recherche web ou à un agent de calcul selon les besoins de la conversation.
Les transferts permettent une chaîne d’actions fluide. Une seule requête peut déclencher des tâches sur plusieurs agents, chacun traitant des parties spécifiques de la requête. Cette approche collaborative permet de résoudre les problèmes efficacement et convient aux applications réelles.
Démarrer.
Pour démarrer, consultez notre documentation, créez votre premier agent, puis commencez à construire.