Autonomous Agents : memory et tools
Partie du cours Prompt Engineering
À la leçon 5, vous avez donné des outils à un modèle grâce à l'appel de fonctions, et à la leçon 6 vous lui avez donné une mémoire à long terme grâce à la recherche d'informations. Cette leçon place ces deux pièces à l'intérieur d'une boucle, pour que le modèle puisse agir, regarder le résultat et décider de la suite, encore et encore, jusqu'à ce qu'un objectif soit atteint.
Tout ce que nous avons vu jusqu'ici tenait en un seul échange. Vous envoyez un prompt, le modèle renvoie du texte, et c'est fini. La forme est puissante, mais elle a un plafond : le modèle ne peut pas vérifier son propre travail, aller chercher un fait qui lui manque, ni faire un deuxième pas à partir de ce que le premier a produit.
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Commencer cette leçonAutonomous Agents : memory et toolsCe que vous allez apprendre
- The agent loop of reason, act, observe
- Giving an agent tools
- Short-term and long-term memory
- Stopping conditions and guardrails
