Architecture des systèmes IA — Maîtrise9 / 9
The Reference Architecture in Production
Topology, orchestration, memory, eval, cost, latency and reliability — composed into one blueprint for an AI system that survives real users.
Here is the whole system on one page — the previous eight articles composed into a blueprint you can hold in your head and defend in a design review.
The request flow
- Ingress + input guardrails — validate, authenticate, reject abuse early.
- Router — a cheap model classifies the request to the right path.
- Retrieve / load context — pull only the relevant memory and documents; respect the context budget.
- Orchestrate — the fitting pattern (pipeline / parallel / loop), single agent or subagents, with budget caps.
- Generate — the right-tier model, streamed, with structured output enforced.
- Output guardrails — faithfulness/safety check, validate shape, repair or fall back on failure.
- Respond + log — stream to the user; log the trace, scores, and cost.
The cross-cutting layers
These wrap every request, not a single step:
- Evaluation — offline eval set in CI + online metrics feeding it.
- Cost — per-request budgets, model tiering, caching, runaway-loop caps.
- Observability — trace every call, token count, and latency; alert on drift, spend, and p95.
- Reliability — provider fallback, retries, graceful degradation.
Build order
That's a production AI system: simple where it can be, instrumented everywhere, and built so non-determinism, cost, and failure are designed for — not discovered.
Série — Architecture des systèmes IA — Maîtrise
- Partie 01Architecting AI Products — First PrinciplesAI systems fail differently from normal software: they're non-deterministic, costly per call, and hard to test. The architecture has to account for all three.
- Partie 02Agent unique vs. multi-agent — Choisir une topologieLe multi-agent est à la mode et généralement prématuré. Voici comment décider honnêtement — et pourquoi la plupart des produits doivent commencer avec un seul agent bien équipé.
- Partie 03Modèles d'orchestration — Pipelines, Routeurs, EssaimsUne fois que vous avez plusieurs étapes ou agents, leur interconnexion détermine le coût, la latence et la fiabilité. Quatre modèles couvrent presque tout.
- Partie 04Architecture du contexte et de la mémoireLa fenêtre de contexte est votre ressource la plus chère et la plus convoitée. Ce que vous y mettez — et ce que vous mémorisez entre les appels — est une décision architecturale.
- Partie 05Les pipelines d'évaluation comme infrastructureDans les systèmes d'IA, l'évaluation n'est pas un QA qu'on fait à la fin — c'est une infrastructure qu'on construit d'abord. Sans elle, chaque changement est une prière.
- Partie 06Cost Engineering — Token Budgets That HoldAn AI feature that delights at 100 users can bankrupt you at 100,000. Cost is an architectural constraint, designed in — not discovered on the invoice.
- Partie 07Latence et débit à l'échelleL'inférence est lente et imprévisible. Le streaming, le parallélisme et la limite asynchrone sont ce qui maintient un produit IA réactif sous charge réelle.
- Partie 08Fiabilité — Retries, Fallbacks, GuardrailsLes modèles retournent des résultats mal formés, les fournisseurs s'arrêtent, et la qualité des outputs dérive. Un système d'IA fiable s'attend aux trois et continue de fonctionner malgré tout.
- Partie 09The Reference Architecture in Production — vous êtes iciTopology, orchestration, memory, eval, cost, latency and reliability — composed into one blueprint for an AI system that survives real users.