La divergence de logique par rapport à l'inférence est une stratégie importante pour augmenter l'échelle des agents d'IA.
La transition des prototypes d'Al generative vers les agents de production est souvent confrontée à des défis d'ingénierie, notamment liés à la fiabilité. Le grand modèle de langage est fondamentalement stochastique, ce qui signifie qu'un ordre réussi à une occasion peut échouer dans la prochaine expérience.
En séparant la composante logique (qui détermine quels agents doivent faire) des composantes d'inférence ou de recherche (qui détermine comment l'agent atteint son but), l'équipe de développement peut :
- Accroître la stabilité et la prévisibilité.
- Gérer plus efficacement la complexité du système.
- Permet de faciliter les adaptations aux changements environnementaux ou aux besoins des entreprises sans perturber l'ensemble de l'architecture.
Cette stratégie aide à gérer les propriétés stochastiques de LLM et construit un agent AI plus résistant et est prêt pour une utilisation à l'échelle de la production.
