Loops pour agents : laisser l'IA itérer en autonomie

Un loop laisse un agent travailler seul sur plusieurs tours – avec des garde-fous clairs pour que ça ne dérape pas.

Qu'est-ce qu'un loop dans le contexte des agents ?

Un loop veut dire qu'un agent ne répond pas juste une fois, mais travaille de façon répétée et autonome : accomplir une tâche, vérifier le résultat, passer à la tâche suivante – sans que tu doives intervenir après chaque tour. C'est l'« agent loop » (réfléchir → agir → vérifier), mais répété sur beaucoup de cycles, et souvent sur une longue période.

Ce qui fait un bon loop

Un objectif clair : l'agent doit savoir quand il est « fini »
Des conditions d'arrêt : nombre maximum de tours, limite de temps ou limite de budget
Des vérifications intermédiaires : tests, validations ou points de contrôle humains, plutôt que de continuer aveuglément
Détection d'erreur : le loop doit remarquer quand il tourne en rond, au lieu d'essayer sans fin la même mauvaise chose

Un exemple de configuration

Un loop qui traite les bugs d'une liste : prendre un bug → trouver la cause → écrire un correctif → lancer les tests → si vert : bug suivant, si rouge : réessayer (3 tentatives max) → en cas de doute : demander à un humain plutôt que deviner.

Le plus grand danger

Sans garde-fous, un loop autonome peut répéter des erreurs coûteuses, s'entêter dans une mauvaise direction, ou consommer beaucoup d'argent en coûts d'API sans que personne ne le remarque. C'est pour ça que tout loop en production a besoin de : un budget, un cadre temporel, des critères de succès clairs, et des points où un humain peut regarder.