Des chercheurs de Katanemo Labs, une entreprise de DigitalOcean, ont dévoilé « Signals », une nouvelle méthode destinée à optimiser l’analyse des systèmes agentiques. Cette recherche vise à identifier les traces d’agents les plus informatives sans recourir à des juges humains ou à des appels coûteux à des modèles de langage (LLM).
Le développement de systèmes agentiques génère un volume conséquent de « traces » ou « trajectoires » d’agents, rendant leur examen individuel difficile et onéreux. L’approche traditionnelle, impliquant une revue manuelle ou l’utilisation de LLM pour évaluer chaque interaction, s’est avérée peu scalable face à la prolifération de ces données.
La solution « Signals » propose une manière légère de calculer des « signaux » structurés directement à partir des interactions en direct des agents. Cette technique permet de faire remonter à la surface les informations les plus pertinentes, offrant ainsi une alternative plus efficiente pour le suivi et l’amélioration des comportements des agents.
Cette innovation pourrait simplifier significativement le processus de développement et de débogage des architectures d’agents complexes.
Source : Reddit r/MachineLearning