Le passage des chatbots aux agents ne concerne pas des modèles plus grands mais l'architecture. ReAct (Reasoning + Acting) est un modèle où un système d'IA alterne entre la réflexion sur un objectif et l'exécution d'actions, en bouclant jusqu'à la fin. Cet article explique la boucle centrale : le modèle raisonne sur la prochaine étape, appelle un outil, observe le résultat et répète. Contrairement à une réponse ChatGPT unique, cette boucle permet de gérer des tâches multi-étapes comme la réservation de vols ou l'exécution de code. Pour les développeurs, comprendre ReAct est fondamental pour construire des agents fiables. Les points clés incluent l'importance des traces de raisonnement structurées, l'intégration d'outils et les conditions d'arrêt. Ce modèle est simple mais puissant et sous-tend de nombreux frameworks d'agents modernes.
Une explication pratique du paradigme des agents ReAct, montrant comment les boucles itératives raisonnement-action permettent une IA orientée objectif.