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Fondations
Tool calling, mémoire, planning vs réactif, limites des LLM.
- De quoi se compose un agent IA★☆☆Qu'est-ce qui, à l'intérieur, lui permet de faire cela ?
- Comment un agent utilise les outils (Bases)★☆☆Il travaille uniquement avec du texte.
- Comment limiter l'accès aux outils★★☆Les tool calls sont l'endroit où les agents cassent la production : dérive de schéma, retries, effets secondaires (changements d'état), et le même token admin 'oops'. Voici comment survivre.
- Comment un agent décide quoi faire ensuite (Planning vs Reactive)★★☆On ne lui donne pas d’instruction. On ne lui explique pas l’ordre des actions.
- Pourquoi les agents LLM peuvent échouer : limites techniques expliquées★★☆Comprenez pourquoi les agents LLM échouent : hallucinations, limites de contexte, erreurs d’outils et guardrails pour un comportement fiable.
- Mémoire d'agent : ce qu'il retient et pourquoi★★☆Sans cela, chaque nouvelle action serait comme une première tentative. Parfois sans fin.
- Ce qu'un agent est autorisé à faire (et ce qu'il ne l'est pas)★★☆Toutes les actions ne sont pas sûres
- Quand un agent doit s'arrêter (et qui le décide)★★☆Parce que sa tâche est de terminer le travail. Pas de décider quand c'est suffisant.
- Quand un agent est prêt pour un travail réel★★☆Votre agent fonctionne sur un laptop. En production, il peut boucler, spammer les outils, fuiter des données et brûler de l'argent (selon le use case). C'est la checklist qu'on aurait aimé avoir avant le release.