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[Résumé pratique détaillé] Comment construire un agent d'IA hautement efficace et stable De nombreux agents d'IA semblent « stupides », non pas parce que leurs modèles sont insuffisamment intelligents, mais parce qu'ils manquent de capacités d'exécution. Pour remédier à cela, il convient d'établir une liste de contrôle de quatre éléments clés. Une fois ces quatre faiblesses corrigées, les performances de l'agent d'IA évolueront d'une « stupidité artificielle » à un véritable rôle d'assistant compétent. 1. La mémoire véritablement « vivante » (mémoire structurée) De nombreux agents ne disposent que d'une brève « fenêtre de contexte » ou d'un simple résumé de la conversation, ce qui est loin d'être suffisant. • Problème principal : L'agent se répète souvent car il ne se souvient pas de ce qu'il vient d'essayer ni où il a commis une erreur. Solution : Il est nécessaire de mettre en place une mémoire structurée pour enregistrer explicitement quatre éléments : 1. Ce qui s'est passé (compte rendu des faits) 2. Quelle décision a été prise (logique de prise de décision) ? 3. Où cela a-t-il échoué (journal des erreurs) ? 4. Ce qu'il faut éviter la prochaine fois (Guide pour éviter les pièges) • Effet : Ce n’est qu’en se souvenant où se situe le « piège » que l’agent peut éviter de retomber deux fois au même endroit et parvenir à une autocorrection. 2. Outils explicites Ne vous attendez pas à ce que l'IA utilise parfaitement les outils en « devinant ». • Problème principal : La plupart des développeurs fournissent des définitions d'outils trop vagues, ce qui laisse les agents perplexes lorsqu'il s'agit de choisir des outils ou des paramètres de traitement. Solution : Les outils doivent être définis comme un code rigoureux, et l’agent doit en être explicitement informé : À quoi sert exactement cet outil ? • Dans quelles situations devrait-il être utilisé ? À quoi ressemble une sortie standard ? • Effet : En éliminant toute place à la conjecture, la logique de raisonnement de l'agent devient très claire et stable. 3. Des objectifs extrêmement précis Les instructions vagues sont le cauchemar d'un agent. • Problème principal : Bien que des commandes comme « aider l'utilisateur » ou « répondre à la question » puissent paraître amicales, elles n'offrent aucune indication à l'agent et peuvent conduire à une exécution sans but précis. • Solution : L’objectif doit être réalisable, mesurable et axé sur le processus. ❌ Exemple incorrect : « Traiter ce fichier ». ✅ Exemple correct : « Extraire les champs A et B, valider les valeurs manquantes, convertir au format JSON et soumettre le paquet de données. » • Effet : Des objectifs clairement définis et structurés peuvent contraindre les agents à penser et à agir selon une voie prédéterminée. 4. Mécanisme complet de tolérance aux pannes (voies de récupération) La ligne de démarcation entre « œuvres d'amateurs » et « produits professionnels ». • Problème principal : Pour de nombreux agents, l'ensemble du processus plante si un appel d'outil échoue. Solution : Un « plan B » doit être conçu pour l'agent. • Mécanisme de nouvelle tentative : en cas d’échec, réessayez. • Options de rétrogradation : Si les meilleurs outils ne sont pas disponibles, existe-t-il des options de secours ? • Autodiagnostic : Permet à l'agent d'analyser « pourquoi cela a mal tourné ». • Effet : Même en cas de défaillance partielle, l'agent peut toujours se remettre de l'erreur et continuer à accomplir la tâche, au lieu de planter.