Comment un agent peut-il utiliser le système de fichiers pour mettre en œuvre l'ingénierie du contexte ? L'argument principal de l'article de blog de @LangChainAI est que la principale raison de l'échec des agents actuels n'est plus l'insuffisance des capacités des modèles, mais plutôt l'obsolescence des méthodes de gestion du contexte. L'équipe propose d'utiliser un « système de fichiers » comme espace de travail externe pour l'agent afin de résoudre définitivement une série de problèmes persistants liés aux RAG traditionnels dans les tâches complexes, faisant ainsi entrer les agents dans l'ère de « l'ingénierie du contexte ». Pourquoi les systèmes de fichiers peuvent-ils améliorer considérablement la fiabilité des agents ? L'algorithme RAG traditionnel repose sur la recherche sémantique dans des bases de données vectorielles, ce qui présente quatre problèmes majeurs : • Tendance à manquer des informations clés ou à se souvenir d'une grande quantité d'informations non pertinentes. • Performances extrêmement faibles pour la récupération de code, de documents longs et de données structurées. • Incapacité à localiser avec précision des lignes, des fonctions ou des chapitres spécifiques. • Oubli des informations importantes lorsque la fenêtre de contexte est pleine, et les oublie complètement à chaque redémarrage de la conversation. Le système de fichiers et la récupération de symboles (ls, glob, grep) permettent d'éviter parfaitement les problèmes ci-dessus : • Écriture dans un fichier → Stockage persistant, aucune donnée oubliée • Récupération précise et sans bruit grâce aux chemins, noms de fichiers, mots-clés, numéros de ligne, etc. • Les résultats volumineux sont d'abord écrits dans un fichier, puis les fragments nécessaires sont chargés à la demande pour éviter l'explosion du nombre de jetons • Prise en charge de l'auto-évolution de l'agent : les nouvelles commandes apprises, les préférences de l'utilisateur et les cas de réussite sont enregistrés dans un fichier et restent actifs en permanence. LangChain lance deux outils utiles 1. Boîte à outils File-Agent (Ensemble d'outils de manipulation de fichiers à agent unique) Il comprend des commandes telles que read_file, write_file, append_file, list_directory, glob et grep. Utilisation typique : une recherche Web renvoie 10 000 jetons → Commencez par écrire le fichier entier → Utilisez grep pour extraire précisément 100 à 200 lignes pertinentes → Puis, alimentez le modèle. 2. Dans le mode collaboratif du système de fichiers multi-agents, plusieurs sous-agents n'échangent plus d'informations via des messages (ce qui est sujet à la distorsion et au gaspillage de jetons), mais partagent plutôt le même répertoire de travail : Les sous-agents consignent leurs résultats, conclusions et données dans un fichier prédéfini. L'agent principal consulte ce fichier à tout moment afin de garantir la cohérence globale des informations. Ce système résout intégralement le problème de distorsion de l'information causé par la transmission aléatoire des données entre plusieurs agents, ce qui le rend particulièrement adapté aux recherches complexes et de longue durée. Bonnes pratiques recommandées pour l'ingénierie du contexte : • Tout fichier volumineux (résultats de recherche, code, plans à long terme) doit être enregistré dans un fichier. • Tous les plans, instructions et préférences utilisateur doivent également être enregistrés dans un fichier pour une conservation permanente. • Privilégier la recherche symbolique (grep/glob) à la recherche vectorielle pure lors de la récupération des données afin d'en garantir la précision. • Utiliser un petit nombre de recherches vectorielles comme points d'entrée, suivies de recherches détaillées secondaires à l'aide des outils du système de fichiers. • Attribuer à l'agent son propre répertoire personnel et lui permettre de fonctionner comme un programmeur.
