Un chatbot ordinaire répond simplement avec du texte — vous posez une question, il répond, et l'échange s'arrête là. Un agent exécute une boucle : il peut appeler des tools pour effectuer des actions, observer les résultats, et itérer vers un objectif jusqu'à ce qu'une condition d'arrêt soit atteinte. La différence réside dans l'action, pas seulement la conversation.
Goal → [think → call a tool → observe result → think again] → repeat → stop when done
À chaque étape, l'agent décide quoi faire ensuite en fonction de ce qu'il a appris, plutôt que de produire une réponse unique et de s'arrêter.
Les « tools » d'un agent lui permettent d'agir sur le monde :
Goal: "Fix the failing test."
1. Run the test suite → observe: test_login fails
2. Read the failing test → observe: it expects a 200, got 500
3. Search for the handler → observe: missing null check
4. Edit the handler file → write the fix
5. Run the test suite again → observe: all pass
→ stopping condition met: tests green, done
Un chatbot ne pourrait que décrire une correction possible ; l'agent l'applique réellement et vérifie le résultat en exécutant les tests lui-même.
Comprendre la boucle de l'agent explique pourquoi les agents peuvent accomplir du travail réel multi-étapes — débogage, refonte, recherche — au lieu de seulement le décrire. Le cycle appel-outil-observation-itération, avec une condition d'arrêt claire, est ce qui transforme un modèle de langage d'un générateur de texte conversationnel en quelque chose qui réalise réellement les tâches.
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