Premiers pas avec les agents : de la réponse à la réalisation d’une tâche

De la réponse à l’action

Un échange classique de questions-réponses se limite souvent à produire du texte. Un agent doit aussi choisir des actions en fonction de son objectif, puis progresser en tenant compte de leurs résultats.

Prenons le classement de ressources techniques : définir d’abord le sujet, rechercher des documents, vérifier la pertinence des résultats, puis rédiger une synthèse. Si la recherche ne fournit rien d’utile, il faut ajuster la requête plutôt que présenter des informations inventées comme des faits.

Comprendre la boucle de rétroaction

Un objectif ne devient pas une réponse en une seule étape. Après une action, son résultat doit alimenter la décision suivante : les informations sont-elles suffisantes ? Les résultats sont-ils fiables ? Faut-il poursuivre ?

Le pseudocode illustratif ci-dessous a été ajouté pour cet exemple pédagogique. Il ne provient pas du projet d’origine et ne constitue pas une implémentation directement exécutable :

// 说明性伪代码：工具、检查函数尚未实现
async function collectNotes(topic: string) {
  for (let attempt = 0; attempt < 3; attempt++) {
    const results = await search(topic, attempt);
    if (isRelevant(results)) return summarize(results);
  }
  return { status: "需要补充信息", notes: [] };
}

Des conditions d’arrêt explicites sont plus importantes que des tentatives sans fin. Ce code illustre uniquement une structure ; il ne représente pas un système d’agent validé par des essais.

Commencer par trois questions

1. À quelles informations peut-il accéder ?
2. Quelles actions est-il autorisé à effectuer ?
3. Comment déterminer si la tâche est terminée ou s’il faut s’arrêter ?

Les informations, les autorisations et les critères de réussite transforment une « intelligence » abstraite en un processus vérifiable.

Passer à la pratique

Dessinez le parcours « rechercher — vérifier — organiser », puis définissez des conditions de sortie distinctes pour l’absence de résultats et les résultats répétés.

Cet article propose uniquement des pistes d’apprentissage, et non des résultats mesurés par le propriétaire du site. Le prochain article s’appuie sur ReAct pour approfondir le lien entre action et retour d’information.