La séparation entre logique et inférence est une approche cruciale pour accroître l'évolutivité des agents d'intelligence artificielle (IA). Cette stratégie permet de diviser le flux de travail de base de la méthode d'exécution, étape importante dans la transition d'un prototype générateur d'IA à un agent prêt à être utilisé dans un environnement de production.
Ces transitions font souvent face à des défis d'ingénierie, en particulier en ce qui concerne la fiabilité. Le grand modèle de langage (LLM) a une nature stochastique, ce qui signifie qu'une réponse qui fonctionne à un moment donné pourrait être différente ou défaillante lors du prochain essai. Afin de surmonter cette incertitude et d'assurer la cohérence, les équipes de développement enveloppent et isolent généralement la logique opérationnelle fondamentale du processus d'inférence de la LLM, créant ainsi un système plus stable et scalabel.