Une analyse technique récente sur la plateforme Coze aborde un défi critique dans le développement d'agents autonomes : garantir une prise de décision précise lorsqu'un seul agent doit orchestrer plusieurs workflows externes, outils, bases de données et bases de connaissances RAG en utilisant uniquement des invites en langage naturel. L'article propose des stratégies d'ingénierie des invites, de sélection d'outils et de boucles de rétroaction pour améliorer la fiabilité. Pour les responsables techniques et les développeurs IA, c'est une ressource pratique pour améliorer les performances des agents en production.
Cet article explore comment améliorer la précision des décisions des grands modèles de langage dans le mode de planification autonome à agent unique de Coze, où l'agent doit coordonner plusieurs workflows, outils, bases de données et bases de connaissances RAG. Des insights pratiques pour les développeurs.