À l'intérieur de la boucle de l'agent : le cœur des systèmes d'IA autonomes

La boucle d'agent est un concept central dans le monde de l'IA qui permet aux agents autonomes de rester sur la bonne voie et de s'adapter aux changements. Cette boucle est un cycle qui permet à un agent d'IA de travailler continuellement vers un objectif en observant, en réfléchissant et en agissant. La boucle se compose de quatre étapes principales : observer, décider, agir et réfléchir. L'étape d'observation consiste à recueillir de nouvelles informations provenant de diverses sources telles que la mémoire, les outils, les capteurs, les journaux ou les bases de données. L'étape de décision met à jour l'état interne de l'agent et décide de la prochaine action à entreprendre en fonction des informations recueillies. L'étape d'action consiste à agir en fonction de la décision prise, et l'étape de réflexion examine le résultat de l'action et stocke les connaissances mises à jour en mémoire ou dans les journaux. Ce cycle d'observation, de décision, d'action et de réflexion est ce qui confère aux agents d'IA leur comportement adaptatif, leur permettant de répondre aux environnements dynamiques, d'apprendre des retours d'information et de se remettre des erreurs. La boucle d'agent est importante car elle permet aux agents d'IA de travailler de manière autonome au fil du temps, contrairement aux scripts statiques qui font une seule chose et s'arrêtent. Des exemples concrets de boucles d'agents peuvent être observés dans les assistants de type chatbot, les systèmes robotiques et les agents de workflow dans les outils de développement, qui utilisent des boucles pour maintenir des conversations, naviguer dans des espaces physiques et accomplir des tâches. La compréhension de la boucle d'agent est essentielle pour construire des systèmes capables d'agir continuellement et intelligemment, en s'améliorant à chaque cycle, et elle est pertinente non seulement pour les chercheurs ou les ingénieurs en ML, mais aussi pour les développeurs de logiciels travaillant avec des LLM, l'automatisation des tâches ou les systèmes réactifs.