Le code de ces modèles est disponible sur Github. [Dépôt]
Dans l'article 2 (ReAct), nous avons transformé notre agent en un « enquêteur » méticuleux. Le gars s'asseyait, analysait, planifiait, effectuait une recherche sur Google, puis répondait. C'est génial pour les tâches complexes, mais il y a un énorme bug dans le monde réel : c'est lent.
Pensez-y de cette façon : si vous touchez un poêle chaud, votre cerveau ne déclenche pas de débat : "Hmm, je détecte une température de 200°C, cela va provoquer une dénaturation des protéines, je propose de bouger les biceps...". Haha, non. Votre moelle épinière prend le commandement et retire votre main avant même que vous ressentiez la douleur.
Le modèle réflexif (parfois appelé routeur sémantique) est exactement cela : « l’action réflexe » de l’intelligence artificielle.
Pour comprendre cela, imaginez que nous construisions un système qui lit les journaux de votre serveur en temps réel. Parmi des milliers de visites normales, voici soudain :"GET /search?q=' OU 1=1;--"
Si vous utilisez un agent ReAct ici, vous êtes mort. L'agent penserait :
"Wow, un modèle inhabituel. Je vais utiliser l'outil de recherche pour comprendre ce qu'est 'SQL Injection'. Ah, je vois que c'est dangereux. Nous procédons au blocage."
Au moment où il a fini de « penser » (10-15 secondes), votre base de données a déjà fui sur le Dark Web.
C’est ici que l’ag...
[Courte citation de 8% de l'article original]