Construire des agents LLM fiables en production nécessite plus que de simplement appeler une API. Trois modèles clés ont émergé : ReAct (Raisonnement + Action) qui entrelace les traces de raisonnement avec les actions, Chain-of-Thought (CoT) qui décompose les problèmes complexes en logique étape par étape, et l'auto-réflexion qui permet aux agents de critiquer et corriger leurs propres sorties. Cet article fournit un guide d'ingénierie pratique pour implémenter ces modèles, en discutant des compromis en termes de latence, de coût et de précision. Par exemple, ReAct est efficace pour les scénarios d'utilisation d'outils mais peut être verbeux, tandis que CoT améliore la qualité du raisonnement au prix de prompts plus longs. L'auto-réflexion ajoute une boucle de rétroaction qui détecte les erreurs mais augmente la complexité. L'auteur partage des exemples de code concrets et des considérations de déploiement, ce qui en fait une ressource précieuse pour les équipes construisant des agents autonomes. La combinaison de ces techniques devient une architecture standard pour les systèmes d'IA avancés, des assistants de codage aux bots de support client.
Cet article explore trois modèles essentiels pour les agents LLM en production : ReAct pour les boucles raisonnement-action, Chain-of-Thought pour la pensée structurée, et l'auto-réflexion pour la correction d'erreurs. Il fournit des informations pratiques sur la façon de combiner ces techniques pour construire des systèmes d'IA plus robustes et autonomes.