Le problème du transfert : pourquoi les systèmes multi-agents se brisent à la frontière

Lorsqu’un agent IA termine son travail et le transmet à l’agent suivant, quelque chose d’essentiel est perdu : le raisonnement derrière chaque décision prise en cours de route.

L’agent récepteur voit le résultat – un fichier, un résultat, une donnée transformée – mais n’en a aucune idée :

• Quelles approches ont été essayées et rejetées
• Quelles contraintes étaient en jeu
• Quels cas extrêmes ont déjà été traités

C'est le problème du transfert. Et il est responsable de plus d’échecs multi-agents que n’importe quelle limitation de modèle ou bug d’outil.

Que se passe-t-il réellement lors du transfert

Imaginez un pipeline à 3 agents : Chercheur → Analyste → Rédacteur.

1. Un chercheur trouve 40 sources, en filtre 8 et en rejette 32 pour des raisons qu'il est le seul à connaître
2. L'analyste...
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