Description
🔁 Un modèle de langage seul ne fait qu'une chose : produire du texte. Alors comment les « agents IA » arrivent-ils à chercher, lire, calculer et enchaîner des dizaines d'actions tout seuls ? La réponse tient dans une boucle très simple — la boucle agentique — qu'on construit ici morceau par morceau, sans dépendre d'un outil précis.
On part du motif ReAct (raisonner + agir), on ajoute ce qu'il faut autour pour que ça tienne (mémoire, conditions d'arrêt, appels d'outils structurés en JSON), puis on regarde là où ça casse en vrai et comment fiabiliser. À la fin, tu reconnaîtras cette boucle derrière la plupart des agents et des frameworks.
👉 Projets IA — l'IA expliquée en profondeur, sans bagage requis.
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#ProjetsIA #IA #IntelligenceArtificielle #AgentIA #LLM #ReAct #AgentsIA #MachineLearning #DeepLearning #ChatGPT #Claude
SOURCE :
- ReAct : Yao, Zhao, Yu, Du, Shafran, Narasimhan, Cao — « ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models », 2022 (arXiv:2210.03629). Motif d'alternance raisonnement + action : https://arxiv.org/pdf/2210.03629
On part du motif ReAct (raisonner + agir), on ajoute ce qu'il faut autour pour que ça tienne (mémoire, conditions d'arrêt, appels d'outils structurés en JSON), puis on regarde là où ça casse en vrai et comment fiabiliser. À la fin, tu reconnaîtras cette boucle derrière la plupart des agents et des frameworks.
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SOURCE :
- ReAct : Yao, Zhao, Yu, Du, Shafran, Narasimhan, Cao — « ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models », 2022 (arXiv:2210.03629). Motif d'alternance raisonnement + action : https://arxiv.org/pdf/2210.03629
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