La question : Que fait un agent quand il « travaille » ?
Un agent ne suit pas un plan, il le refait à chaque tour
Un agent reçoit un objectif, puis recommence le même geste jusqu’à l’atteindre : il observe ce qu’il sait, décide de la prochaine action, agit par un outil, constate le résultat. Ce résultat devient une entrée du tour suivant, et la boucle repart.
Ce qui est coloré ici est l’objectif : la seule chose qui ne bouge pas. Tout le reste s’accumule, tour après tour, et personne n’a écrit à l’avance combien de tours il faudrait.
L’objectif« Réserver un train pour Lyon jeudi matin. »Il est donné une fois. Il ne change à aucun tour.
Le contexte au tour 1410 tokens, relus en entierEn pointillés : ce que les 4 tours restants ajouteront.
01Ce que l’agent fait au tour 1tour 1 sur 5
- ObserverL’objectif, et rien d’autre.
- DéciderChercher les trains de jeudi matin.
- AgirRecherche d’horaires.
- ConstaterAucun train direct ce matin-là.
Ce que ce tour montreL’agent part de l’objectif seul. Rien ne lui dit encore ce qu’il va falloir faire.
Ce qui sépare un agent d’un workflow
Personne n’a écrit d’avance qu’il faudrait réessayer avec un autre moyen de paiement. Dans un workflow, cette branche existerait dans le code, prévue par un humain. Ici elle est décidée au tour 4, par le modèle, à la lecture du refus. C’est toute la différence : le workflow est prévisible et rejouable, l’agent est adaptatif et coûteux à garantir.
Ce que ça coûte
Le contexte n’est jamais remis à zéro : chaque tour relit tout ce qui précède et y ajoute son résultat. Le coût d’un agent ne croît donc pas avec le nombre de tours, il croît plus vite que lui. Et la fiabilité se compose : dix étapes sûres à 95 % ne donnent qu’environ 60 % de réussite de bout en bout.
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