Approfondissement · module 74 de 100
Agents multi-étapes avec mémoire
Comprends comment un agent peut effectuer plusieurs étapes et mémoriser les résultats intermédiaires.
Après cette leçon
Tu peux décrire un agent multi-étapes simple avec mémoire et points d'arrêt.
En image · Une boucle d'amélioration
Plusieurs étapes avec une mémoire de travail
Fixe quel résultat est nécessaire et quand l'agent doit s'arrêter.
Conserve les résultats pertinents afin que l'étape suivante puisse s'appuyer dessus.
Évalue la progression et les étapes risquées avant que le système ne continue.
Partie 1 de 3 · Objectif et limites
Ta préférence pour moins de mouvement est prise en compte. Choisis chaque partie toi-même.
Qu'est-ce que la mémoire dans un agent ?
L'agent mémorise les résultats intermédiaires et les décisions au sein de la tâche.
Multi-étapes
L'agent exécute des étapes, utilise le résultat de l'étape précédente et continue.
Points d'arrêt
Intègre des moments où un humain peut vérifier ou ajuster.
Nouvel exemple d'exercice
De l'explication à un résultat utilisable.
Un agent avec plusieurs étapes doit savoir quelles informations sont confirmées, proposées ou encore inconnues.
Situation d'exercice fictiveUn agent fictif cherche une salle, crée une invitation et veut ensuite l'envoyer. La salle a été demandée, mais il n'y a pas encore de confirmation.
Voir une résolution possible
Voici comment faire
Conserve le statut de la salle comme 'demandée' et l'invitation comme 'brouillon'. L'étape d'envoi reste bloquée jusqu'à ce qu'un humain ait confirmé la salle et le texte final. Donne à chaque étape son propre numéro de tâche et son résultat.
Pourquoi cela fonctionne
La mémoire peut aussi conserver une ancienne erreur. Un statut explicite empêche qu'une proposition soit utilisée plus tard comme un fait accompli.
Rends cela un peu plus difficile
Ajoute un redémarrage entre la demande et la confirmation. Quelles données doivent subsister pour continuer à travailler en toute sécurité ?
Entraîne-toi davantage, à ton rythme. Tu n'as rien à envoyer. Cela ne compte pas comme une évaluation automatique.
Ton lieu de travail · apprendre par la pratique
Crée quelque chose. Regarde ce qui change.
Vérification de la connexion IA en cours… Tu peux déjà consulter l'exemple écrit.
Présente ta mission à Ende.
Lis la réponse, change une seule chose et compare.
Version précédente
Nouvelle version
Tu gardes le contrôle
Que veux-tu améliorer dans ta prochaine tentative ?
Uniquement sur cet appareil. Les réponses de l’IA restent uniquement dans la mémoire de cette page. Il s'agit d'un auto-contrôle, pas d'une note.
Pourquoi cette approche fonctionne
La mémoire peut aussi conserver une ancienne erreur. Un statut explicite empêche qu'une proposition soit utilisée plus tard comme un fait accompli.
Une étape de plus
Ajoute un redémarrage entre la demande et la confirmation. Quelles données doivent subsister pour continuer à travailler en toute sécurité ?
Essaie & découvre · sans engagement
Pilote un agent avec un port de contrôle
Essaie d'envoyer avant le contrôle. Teste ensuite une source manquante ou une panne.
- Récupérer la source
- Vérifier le concept
- Exécuter l'action
Que se passe-t-il ?
- Aucune source n'a encore été récupérée. N'hésite pas à essayer d'abord le bouton d'envoi.
Tous les outils, files d'attente et envois sont simulés. Aucun message ne part et aucun service externe n'est appelé.
Cet essai fonctionne localement avec des données fictives et ne compte pas pour ta complétion de leçon. Elle recommencera lors d'une nouvelle leçon ou d'un rechargement.
Un prompt pour commencer
Décris un agent multi-étapes qui traite une demande client : résumer, créer un projet de réponse, vérifier les promesses, et s'arrêter pour approbation.
Applique-le
Un agent redémarre après une interruption. Une étape précédente a déjà créé un ticket de projet.
Quelle approche correspond le mieux à cette situation ?
- Crée un ticket identique sans contrôle.
- Efface l'historique et recommence toutes les actions externes.
- Rétablis le statut de l'étape et vérifie si l'action a déjà été exécutée.
Avec JavaScript, tu peux contrôler ton approche et recevoir un feedback immédiat.
Teste ta compréhension
Qu'est-ce qui rend un agent multi-étapes gérable ?
- Le plus d'étapes possible sans contrôle.
- Des points d'arrêt clairs pour le contrôle humain.
- Le fait que l'agent travaille de manière totalement autonome.
S'entraîner davantage
Esquisse un agent multi-étapes pour une de tes tâches, avec au moins un point d'arrêt.
Agent : résumer le document → marquer les questions en suspens → créer un projet d'e-mail → s'arrêter pour contrôle.
