Configurer l'agent

agents.Agent(...) reçoit le modèle qui décide de chaque étape et les instructions qu'il suit. Il s'agit de l'agent de vérification des paiements, avec les paramètres utilisés par la plupart des agents. Enregistrez-le à côté du fichier reviewer.py de cette page : il importe les deux outils.

from mistralai import agents

from reviewer import get_alert, open_case

payment_reviewer = agents.Agent(
    model="mistral-large-4",  # required
    name="payment-reviewer",  # agents serve and agents deploy register the agent under it
    instructions="Review the alert. Collect the context. If the payment is suspicious, open a case file.",
    tools=[get_alert, open_case],  # your functions: see Tools
    permission_mode="ask",  # tool calls wait for an approval
    reasoning_effort="high",  # from "off" to "max"; the model's default otherwise
    max_iterations=20,  # the most loop steps in one turn; no limit by default
)

from mistralai import agents

from reviewer import get_alert, open_case

payment_reviewer = agents.Agent(
    model="mistral-large-4",  # required
    name="payment-reviewer",  # agents serve and agents deploy register the agent under it
    instructions="Review the alert. Collect the context. If the payment is suspicious, open a case file.",
    tools=[get_alert, open_case],  # your functions: see Tools
    permission_mode="ask",  # tool calls wait for an approval
    reasoning_effort="high",  # from "off" to "max"; the model's default otherwise
    max_iterations=20,  # the most loop steps in one turn; no limit by default
)

Rédigez les instructions comme un brief destiné à un nouveau collègue : à quoi sert l'agent, quel outil utiliser dans quelle situation, et ce qu'il doit refuser ou laisser à une personne. Décrivez le rôle de chaque outil dans sa docstring, que le modèle lit avec l'outil, et réservez les instructions à la tâche à accomplir.

Définissez votre propre name avant de rendre l'agent accessible ou de le déployer ; la valeur par défaut est "default_agent". Le nom est unique dans chaque espace de travail : déployer à nouveau payment-reviewer remplace cet agent.

L'exemple de vérification des paiements suspects exécute cet agent de bout en bout, avec un analyste qui approuve chaque dossier.

Tous les arguments

Argument	Ce qu'il définit	Page
`model`	Le modèle qui décide de chaque étape. Obligatoire.	Cette page
`instructions`	Le rôle de l'agent et son fonctionnement.	Cette page
`name`	Le nom sous lequel `agents serve` et `agents deploy` enregistrent l'agent.	Cette page
`description`	Ce que fait l'agent, affiché par `agents info`.	Référence API
`reasoning_effort`	L'effort de raisonnement du modèle avant de répondre.	Cette page
`temperature`	La température d'échantillonnage du modèle.	Référence API
`max_iterations`	Le nombre maximal d'étapes de boucle par tour. Une nouvelle tentative après une réponse tronquée compte comme une étape.	Cette page
`tools`	Vos fonctions Python et les outils auxquels votre client répond.	Outils
`tool_errors`	Ce que le modèle lit lorsqu'un outil lève une exception.	Outils
`connectors`	Les connecteurs Mistral Studio.	Connecteurs et MCP
`mcps`	Les serveurs MCP.	Connecteurs et MCP
`skills`	Les instructions que l'agent charge lorsqu'il en a besoin.	Skills
`output_type`	Un modèle Pydantic pour la réponse finale.	Sortie structurée
`environment`	La sandbox dans laquelle l'agent exécute des commandes et modifie des fichiers.	Environnement
`secrets`	Les identifiants d'authentification pour ses outils et sa sandbox.	Secrets
`guardrails`	Les vérifications qui bloquent un appel d'outil interdit par votre politique.	Les mécanismes de contrôle
`hooks`	Votre code exécuté à des points précis d'un tour.	Référence API
`permission_mode`	Si les appels d'outils attendent une approbation.	Approbations
`permission_policy`	Les appels d'outils qui attendent une approbation.	Approbations
`subagents`	Les autres agents auxquels il peut déléguer du travail.	Sous-agents
`subagent_policy`	Le nombre de tours enfants exécutés simultanément et la profondeur de l'arbre.	Sous-agents › Limites
`builtins`	Les fonctionnalités intégrées qu'il désactive.	Référence API
`auto_compact_threshold`	Quand les anciens tours sont résumés pour libérer de l'espace dans le contexte.	Référence API
`first_output_timeout_seconds`	Le délai maximal pendant lequel un appel au modèle peut rester sans réponse avant sa première sortie.	Référence API
`redaction`	Ce que le traçage exclut des spans enregistrés.	Déployer
`provider`	Le fournisseur qui rend le modèle accessible.	Référence API
`completion`	Votre propre configuration de complétion, à la place de `provider`.	Référence API

La référence de Agent répertorie les options et la valeur par défaut de chaque argument.

Suite

Outils : permettez à l'agent d'appeler vos fonctions Python.