En créant des agents basés sur des LLM, j’ai documenté l’architecture d’un système qui fonctionne déjà et les raisons de sa conception, à partir des échecs réellement rencontrés.
Ce document n’est pas une simple note d’idées : il explique, à travers une implémentation concrète, une architecture pensée pour résoudre des problèmes tels que : pourquoi un agent dit « done » alors qu’en réalité rien ne s’est passé, et pourquoi les résultats d’exécution doivent être vérifiés non pas par le raisonnement du modèle, mais par l’état du monde extérieur.
L’essentiel :
- l’agent ne modifie pas directement l’état et ne propose que des
intent; - les transitions d’état sont validées par un calcul déterministe ;
- le caractère « terminé » est toujours déterminé à partir de l’état du monde.
Il existe déjà une démo fonctionnelle basée sur cette architecture (TaskFlow), et la documentation actuellement publiée explicite de façon claire le modèle world / state / execution qui a rendu ce système possible.
Ce n’est pas encore une version 1.0, mais il s’agit d’une documentation structurée à partir d’un système de niveau suffisamment avancé pour permettre une exécution, une vérification et un débogage réels.
Docs: https://docs.manifesto-ai.dev
Demo (working, early): https://taskflow.manifesto-ai.dev
2 commentaires
C’est donc le billet explicatif de https://fr.news.hada.io/topic?id=25061 publié sur ShowGN.
Oui, c’est en fait un article qui explique l’architecture pour montrer comment le produit est réellement construit.
J’en ai profité pour mettre cet article au propre en stabilisant la version 1.0 et en organisant la documentation.