Planification d’un agent IA : objectif, étapes et arrêt
La planification d’un agent IA choisit des étapes et les révise lorsque de nouvelles observations arrivent. Un plan utile associe chaque étape à un résultat, des prérequis et une vérification. Planifier propose le chemin ; les contrôles d’exécution déterminent quelles actions sont autorisées et quand s’arrêter.
Une longue liste peut paraître convaincante tout en cachant une entrée absente. Ce guide rend le plan testable. Nous construirons une route vers une leçon introductive et la réviserons si la recherche révèle un prérequis non satisfait.
Idées essentielles
- Définissez le résultat avant les actions.
- Révisez le plan lorsque les preuves changent.
- Reliez chaque étape achevée à une observation.
- Épuiser le budget signifie un arrêt, pas une réussite.
Définir un résultat vérifiable
Apprendre l’IA est trop large pour déterminer la fin. Trouver une leçon introductive autorisée et retourner son prérequis est inspectable. Précisez source d’entrée, opérations permises et sortie acceptable. Si l’objectif est flou, prévoyez une clarification au lieu de chercher tous les sujets. Le résultat doit expliquer ce qui est trouvé et ce qui manque. Cette définition donne au système une condition de fin et à la personne un critère de relecture du travail.
Relier étapes et résultats
Une étape nommée recherche décrit une action sans son utilité. Écrivez retrouver une fiche pour le sujet choisi et précisez la preuve attendue. La vérification des prérequis dépend de l’existence de cette fiche. Les dépendances deviennent visibles. Un plan explicite peut s’arrêter sur une absence plutôt que poursuivre une recommandation non étayée parce que des lignes restent dans la liste. L’exécution d’un appel ne signifie pas automatiquement un progrès vers l’objectif.
Réviser selon les événements réels
La boucle compare observations et hypothèses. Si la leçon est avancée, cherchez l’introduction nécessaire ou signalez son absence dans le catalogue permis. Conservez un échec de recherche distinct d’un résultat vide. ReAct est un exemple de recherche associant décisions, actions et observations. Pour cet exercice, utilisez les nouvelles preuves pour modifier la suite et gardez la raison du changement. Un plan initial convaincant ne doit pas primer sur les informations effectivement reçues.
Concevoir les conditions d’arrêt
Distinguez réussite, impossibilité de terminer, attente de relecture et limite d’exécution. Dans le laboratoire Python, un budget évite les propositions infinies. Une application réelle peut aussi limiter temps, appels et usage. Placez ces règles dans le contrôleur au lieu de compter sur la mémoire du modèle. À la limite, retournez acquis et questions ouvertes sans annoncer la tâche terminée. Un statut honnête permet à la personne de choisir la suite selon le progrès réel.
Vérifier plan et résultat final
Examinez à la fois autorisation des étapes et résultat demandé. Un plan bien présenté peut recommander une leçon hors catalogue. Gardez objectif, sources, étapes terminées et contrôle final dans une note compacte. Avec plusieurs agents, elle distingue une partie terminée d’une transmission attendue. Analysez les échecs pour choisir entre modification de l’objectif, des outils ou des transitions. L’évaluation doit relier l’entrée initiale à la preuve d’un résultat acceptable pour cette tâche.
En mots simples
Un plan est un itinéraire sur une carte. Les observations disent si la route est ouverte. Le planificateur adapte le chemin aux preuves, tandis que le contrôleur garde les limites et décide quand arrêter.
À vous de jouer
Préparez une recommandation en quatre étapes. Ajoutez les branches fiche absente et leçon avancée. Donnez une observation attendue à chaque étape et un budget pédagogique de trois consultations.
Résultat attendu
Un plan avec dépendances explicites, issues ouvertes honnêtes et arrêt au budget fixé.
Vérifiez votre réponse: Un appel réussi signifie-t-il la tâche réussie ?
Seulement si son résultat satisfait le critère initial. L’appel peut correctement retourner une fiche incomplète ou non pertinente.
Questions et réponses
Faut-il suivre exactement le premier plan ?
Le plan guide, mais reste révisable. De nouvelles observations peuvent révéler un prérequis absent ou une hypothèse incorrecte. Préservez objectif et contraintes, expliquez la modification et vérifiez le nouveau parcours. Suivre aveuglément le plan initial peut propager une erreur précoce.
Comment arrêter les actions répétées ?
Fixez un budget et suivez les opérations dans le contrôleur. Décidez du cas d’une demande identique sans information nouvelle : arrêt, clarification ou autre recherche permise. Testez cette politique. Un prompt demandant d’éviter les répétitions ne remplace pas une limite appliquée à l’exécution.
Expliquez chaque étape par résultat et preuve. Un plan utile peut évoluer, attendre et finir sans présenter une limite comme réussite.
Sources et lectures
- Yao et al. — ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models ↗Sources consultées:
- Anthropic — Building effective agents ↗Sources consultées:
- LangChain — LangGraph overview ↗Sources consultées: