Le harnais agent : la partie qui garantit la fiabilité des agents

Lorsqu’un agent d’IA échoue en production, l’instinct est souvent de blâmer le modèle : il aurait dû « mieux savoir », raisonner plus attentivement, être plus intelligent. En pratique, la plupart des échecs qui apparaissent une fois qu'un agent quitte la phase de démonstration ne sont pas du tout des problèmes de modèle. Ce sont des problèmes de harnais. Le modèle décide quoi faire ensuite ; le harnais décide de ce qui est autorisé à se produire, de ce qui est mémorisé et de ce qui se passe en cas de problème. Un modèle performant enveloppé dans un harnais fin continuera à boucler, à halluciner les résultats de l'outil et à s'éloigner de la tâche, car rien à l'extérieur ne compte les points.

Qu'est-ce qu'un harnais ?

Le « faisceau » est tout ce qui entoure le modèle qui transforme un seul appel d'inférence en un agent fonctionnel : le code qui exécute les appels d'outils, suit l'état de la conversation, applique les limites et décide quand une tâche est terminée ou a mal tourné. Le modèle propose une action ; c'est le harnais qui l'exécute réellement, le valide et renvoie le résultat.

Cette distinction est importante car elle recadre où se situe le véritable travail d’ingénierie. Les inv...
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