LLM + RAG + Function Calling n'est pas un agent IA

Beaucoup de gens qualifient toute application d'IA d'agent. Ils voient un LLM utiliser le RAG et le function calling et utilisent ce terme.

C'est une erreur.

Ces outils offrent des capacités. Ils n'offrent pas d'autonomie. Sans autonomie, vous n'avez pas un agent.

Il faut séparer ce qu'un système peut faire de la manière dont il se comporte.

Un LLM génère du texte à partir d'un contexte. Il ne contrôle pas le flux du système.

Le RAG récupère des informations pour améliorer les réponses. Il ne planifie pas et ne prend pas de décisions.

Le function calling permet à un modèle de demander une action. Le système décide toujours quelles fonctions existent et quand les exécuter. Le modèle ne fait que la demande.

Vous pouvez combiner ces trois éléments et ne toujours pas avoir un agent. Il vous manque le contrôle sur la séquence des actions.

La plupart des applications actuelles utilisent un pipeline prédéfini. Le code décide :

  • Quand utiliser le RAG
  • Quand appeler le LLM
  • Quand déclencher une fonction
  • Comment traiter le résultat final

Il s'agit d'un workflow délimité. Le modèle opère à l'intérieur d'un chemin prédéfini. Il suit une séquence, puis s'arrête. Il ne planifie pas.

Un agent IA fonctionne différemment. Il ne suit pas un chemin tracé. Il décide de la prochaine étape en fonction de ce qui se passe durant le processus.

Un système standard dit : suivez ce workflow. Un système agent dit : atteignez cet objectif.

Un agent est défini par son comportement, pas par ses outils. Un agent doit :

  • Décider de la prochaine action
  • Sélectionner les outils de manière dynamique
  • Itérer à travers plusieurs étapes
  • Changer de stratégie en fonction des résultats
  • Continuer jusqu'à atteindre l'objectif

La différence réside dans la responsabilité.

Dans une application LLM, le système dit au modèle quoi faire. Dans un agent, le système indique l'objectif au modèle. Le modèle décide comment l'atteindre.

Le RAG fournit le contexte. Le function calling permet les actions. Les LLM fournissent le raisonnement.

Mais un agent n'existe que lorsque le modèle contrôle sa propre séquence d'actions.

Source : https://dev.to/rohith_kn/llm-rag-function-calling-is-not-an-ai-agent-5459

Communauté d'apprentissage optionnelle : https://t.me/GyaanSetuAi