La boucle d'utilisation des outils
La boucle d'utilisation des outils est le cycle fondamental qu'exécute un agent IA : le modèle décide d'une action, un outil l'exécute, le résultat lui est renvoyé, puis le modèle décide de nouveau — en répétant jusqu'à ce que la tâche soit terminée.
Seul, un LLM ne produit que du texte. Un agent l'enveloppe dans une boucle : on donne au modèle un objectif et un ensemble d'outils, il émet un appel d'outil, le harnais exécute cet outil et ajoute le résultat à la conversation, puis le modèle est invoqué de nouveau avec la nouvelle information. À chaque tour, le modèle peut appeler un autre outil, corriger sa trajectoire, ou s'arrêter et répondre. C'est cette boucle qui transforme un prédicteur de texte en quelque chose capable de chercher, lire des fichiers, exécuter du code et agir sur le monde.
Points clés
- Une itération = le modèle raisonne → appelle un outil → le résultat de l'outil est ajouté → le modèle est rappelé avec ce résultat.
- La boucle se termine lorsque le modèle renvoie une réponse finale au lieu d'un nouvel appel d'outil, ou lorsqu'une limite d'étapes ou de budget est atteinte.
- La conversation (ou une forme compactée de celle-ci) est l'état de travail de l'agent transmis d'un tour à l'autre.
- Les bonnes boucles ajoutent des garde-fous : limites d'étapes, gestion des erreurs et vérification, pour qu'un résultat d'outil erroné ne fasse pas dérailler toute l'exécution.
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