Sequential: une équipe travaillant dans l’ordre

Le séquentiel est un relais : la sortie d’un étage devient l’entrée de l’étage suivant.

Ce que vous apprendrez

  • Expliquer : un workflow a une structure explicite
  • Appliquer l'idée dans un exemple : Séquentiel : une équipe travaillant dans l'ordre
  • Reconnaître les limites et vérifier le résultat de l'exercice

Le séquentiel est un relais : la sortie d’un étage devient l’entrée de l’étage suivant. Les questions et étapes de commande nécessitent des contrats clairs.

Ces étapes font référence aux fonctionnalités identifiées dans le code de l'application. Ce matériel n'a pas été validé sur une instance réelle ; vérifiez la documentation et les options de votre version.

Comment ça marche, étape par étape

Un workflow a une structure explicite

Un nœud est une étape, un bord est une transition et un état transporte les résultats entre les étapes. Un flux de travail possède un chemin défini par l'application, bien que le modèle puisse choisir certaines branches. Les systèmes agentiques incluent à la fois des flux de travail et des agents agissant dynamiquement. Nymrio propose ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel et Plan-and-Execute. Chacun change de coordination ; cela ne fait pas automatiquement d’un modèle un expert. Plus d'agents signifie plus d'appels et de contrats entre les rôles. Commencez par la solution la plus simple qui réussit vos tests.

Le contexte est l'établi

Le contexte comprend les instructions, la demande en cours, l'historique pertinent, les documents récupérés et les résultats de l'outil. la fenêtre de contexte a une capacité limitée ; réservez également de la place pour la réponse. Plus de texte n’améliore pas automatiquement la précision. Des informations non pertinentes et des contradictions peuvent cacher des preuves importantes. Résumez soigneusement l’historique de la conversation et préservez l’origine des faits. L'état décrit l'exécution en cours, un point de contrôle enregistre un point pouvant être repris et la mémoire persistante conserve les informations d'une exécution à l'autre. Ce sont différents mécanismes gérés par l’application.

Définir le succès avant d’optimiser

Préparer les demandes représentatives et les réponses ou propriétés attendues. Incluez les cas ordinaires, les ambiguïtés, les données manquantes et les erreurs d'outils. Pour RAG, mesurez la récupération des preuves séparément de l’exactitude des réponses. Recall@k mesure la part de preuves pertinentes trouvées dans les k premiers résultats ; précision@k mesure la part des résultats renvoyés qui sont pertinents. Pour les agents, suivez également les actions, les autorisations et les arrêts. Un LLM en tant que juge peut accélérer l'évaluation mais doit être calibré par rapport aux humains. Ne modifiez pas simultanément l'invite, le modèle et l'index si vous souhaitez comprendre ce qui a amélioré les résultats.

Laboratoire détaillé

Contrats entre étapes

Demandez au premier agent la date limite, l’événement de départ et les conditions sans prose marketing. La seconde transforme les faits en explication ; le troisième traduit en préservant les nombres. Un exemple intermédiaire est « date limite = 14 ; début = réception ; inutilisé = vrai ; emballage = original ».

Si l'extraction omet l'empaquetage, le traducteur ne peut pas le récupérer à partir d'une entrée dépourvue de ce fait. Inspectez chaque étape. Pour les branches indépendantes, Séquentiel peut être plus lent que Parallèle ; les étapes dépendantes ne peuvent pas être parallélisées sans changer leur logique.

Le schéma explicatif

Sequential: une équipe travaillant dans l’ordre Suivez les flèches pleines pour le flux principal. Les flèches bleues en pointillés fournissent des données ou un contexte ; les flèches roses en pointillés affichent des commentaires ou des résultats renvoyés. Les couleurs et les formes distinguent les modèles, les magasins, les décisions et les sorties. Relations: Demande de l'utilisateur → Reader: extraire des faits; Reader: extraire des faits → Faits avec sources; Faits avec sources → Analyst: comparer les preuves; Analyst: comparer les preuves → Évaluation et incertitude; Évaluation et incertitude → Writer: composez la réponse; Writer: composez la réponse → Réponse finale; Réponse finale → Vérification humaine; Instructions et contexte → Reader: extraire des faits; Sources originales → Reader: extraire des faits; Faits avec sources → Writer: composez la réponse. W04 · Carte des relations Sequential: une équipe travaillant dans l’ordre Saisir Demande de l'utilisateur Données Instructions et contexte Magasin / index Sources originales Modèle/agent IA Reader: extraire des faits Données Faits avec sources Modèle/agent IA Analyst: comparer les preuves Données Évaluation et incertitude Modèle/agent IA Writer: composez la réponse Sortir Réponse finale Décision / contrôle Vérification humaine Flux principal Données et contexte Commentaires et retour

Suivez les flèches pleines pour le flux principal. Les flèches bleues en pointillés fournissent des données ou un contexte ; les flèches roses en pointillés affichent des commentaires ou des résultats renvoyés. Les couleurs et les formes distinguent les modèles, les magasins, les décisions et les sorties. Sur un petit écran, faites défiler horizontalement pour suivre le schéma complet.

Un exemple complet

L'agent 1 extrait le délai et les conditions. L'agent 2 explique simplement en roumain. L'agent 3 traduit vers l'anglais sans changer de numéro.

step_1: LunaExtractor
step_2: LunaExplainer
step_3: LunaTranslator

Essayez-le vous-même

  1. Créez au moins deux étapes et affectez les agents dans l'ordre d'extraction, d'explication et de traduction.
  2. Enregistrez l’entrée, la source et le résultat attendu avant d’exécuter l’expérience. Utilisez uniquement les données fictives de l'exemple.
  3. Suivez les étapes du diagramme. À chaque étape, enregistrez les informations reçues et produites ; ne confondez pas le résultat intermédiaire avec le résultat final.
  4. Répétez après avoir supprimé les informations nécessaires ou rendu la saisie ambiguë. Vérifiez si le système clarifie, arrête ou invente une réponse.
  5. Comparez avec la solution expliquée. Conservez la configuration, la date, le résultat et une explication des différences. Changez une chose et retestez.

Une solution expliquée

Les deux versions conservent 14 jours et l'état inutilisé. Vérifiez chaque sortie, pas seulement la traduction finale. Un exercice réussi vous permet de montrer le lien entre les contributions, les étapes et les résultats. Lorsqu’une information manque, une réponse prudente est plus utile que des détails inventés. Comparez bien plus que le style : vérifiez également les conditions, les sources et les opérations.

Quand cette approche est utile et quelles sont ses limites

Une erreur précoce se propage sauf si elle est détectée. Choisissez cette approche lorsqu’elle améliore un besoin mesuré. Gardez une base de référence simple et comparez les résultats en utilisant des entrées identiques. Un exemple réussi n’établit pas la fiabilité dans toutes les situations.

Vérifiez vos connaissances

Le multi-agent est-il un huitième modèle ?

Non. Il s’agit d’une catégorie architecturale qui peut utiliser plusieurs modèles existants.

Un point de contrôle est-il une mémoire utilisateur permanente ?

Non. Enregistrer une course n’implique pas de conserver les préférences dans les conversations.

Quel résultat cet exercice devrait-il produire ?

Les deux versions conservent 14 jours et l'état inutilisé. Vérifiez chaque sortie, pas seulement la traduction finale.

Les mots à retenir

  • Hocher la tête: Une étape dans un graphe d’exécution.
  • Point de contrôle: Etat enregistré permettant de reprendre une exécution.
  • Régresie / Régression: Un changement qui brise un cas précédemment correct.

Sources et votre prochaine étape

Pour préparer : W03 — Réflexion : améliorer la première ébauche