import{s as dt,f as mt,o as ft,n as Mt}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as yt,i as gt,g as a,s as l,r as M,A as Tt,h as r,f as n,c as i,j as ut,u as y,x as o,k as Qe,y as vt,a as s,v as g,d as T,t as v,w as U,m as Ut,n as ht}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{T as Jt}from"../chunks/Tip.363c041f.js";import{C as ct}from"../chunks/CodeBlock.4e987730.js";import{H as ze}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";import{E as Ct}from"../chunks/getInferenceSnippets.54ddb825.js";function xt(K){let p,u,m="Nous aborderons la manière dont les actions sont représentées (en utilisant du JSON ou du code), l’importance de l’approche <i>stop</i> and <i>parse</i>, et nous présenterons différents types d’agents.";return{c(){p=Ut(`Dans cette section, nous explorons les étapes concrètes qu'un agent entreprend pour interagir avec son environnement.
`),u=a("p"),u.innerHTML=m},l(c){p=ht(c,`Dans cette section, nous explorons les étapes concrètes qu'un agent entreprend pour interagir avec son environnement.
`),u=r(c,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(u)!=="svelte-8xk9z1"&&(u.innerHTML=m)},m(c,d){s(c,p,d),s(c,u,d)},p:Mt,d(c){c&&(n(p),n(u))}}}function bt(K){let p,u,m,c,d,ee,f,te,h,Se="Les actions sont les étapes concrètes qu’un <strong>agent entreprend pour interagir avec son environnement</strong>.",ne,J,Ae="Que ce soit pour naviguer sur le web à la recherche d’informations ou pour contrôler un dispositif physique, chaque action est une opération délibérée exécutée par l’agent.",se,C,Ze="Par exemple, un agent assistant au service client pourrait récupérer des données client, proposer des articles de support ou transférer des problèmes à un représentant humain.",le,x,ie,b,Ge="Il existe plusieurs types d’agents qui réalisent des actions de manières différentes :",ae,w,Ne="<thead><tr><th>Type d’Agent</th> <th>Description</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Agent à JSON</td> <td>L’action à entreprendre est spécifiée au format JSON.</td></tr> <tr><td>Agent à code</td> <td>L’agent génère un bloc de code qui est interprété de manière externe.</td></tr> <tr><td>Agent à appel de fonction</td> <td>Il s’agit d’une sous-catégorie de l’agent JSON qui a été affiné pour générer un nouveau message pour chaque action.</td></tr></tbody>",re,j,Pe="Les actions elles-mêmes peuvent remplir de nombreux objectifs :",oe,$,Re="<thead><tr><th>Type d’Action</th> <th>Description</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Collecte d’informations</td> <td>Effectuer des recherches sur le web, interroger des bases de données ou récupérer des documents.</td></tr> <tr><td>Utilisation d’outils</td> <td>Effectuer des appels API, réaliser des calculs et exécuter du code.</td></tr> <tr><td>Interaction avec l’environnement</td> <td>Manipuler des interfaces numériques ou contrôler des dispositifs physiques.</td></tr> <tr><td>Communication</td> <td>Interagir avec les utilisateurs via le chat ou collaborer avec d’autres agents.</td></tr></tbody>",pe,q,Xe=`Le LLM ne gère que du texte et l’utilise pour décrire l’action qu’il souhaite entreprendre ainsi que les paramètres à fournir à l’outil.
Pour qu’un agent fonctionne correctement, le LLM doit savoir <strong>ARRÊTER de générer de nouveaux <em>tokens</em> lorsque l’action est terminée</strong>. Cela permet de transférer le contrôle du LLM à l’agent et de s’assurer que le résultat est analysable, que le format prévu soit JSON, du code ou des appels de fonctions.`,ue,I,ce,L,ke="Une méthode clé pour implémenter des actions est l’<strong>approche <em>stop</em> and <em>parse</em></strong>. Cette méthode garantit que la sortie de l’agent est structurée et prévisible :",de,_,Ve="<li><p><strong>Génération dans un format structuré</strong> :</p> <p>L’agent produit l’action envisagée dans un format clair et prédéfini (JSON ou code).</p></li> <li><p><strong>Arrêt de la génération</strong> :</p> <p>Une fois que le texte définissant l’action a été émis, le <strong>LLM cesse de générer des <em>tokens</em> supplémentaires</strong>. Cela permet d’éviter les sorties supplémentaires ou erronées.</p></li> <li><p><strong>Analyse de la sortie</strong> :</p> <p>Un parseur externe lit l’action formatée, détermine quel outil appeler, et extrait les paramètres requis.</p></li>",me,B,Ye="Par exemple, un agent ayant besoin de vérifier la météo pourrait produire la sortie suivante :",fe,H,Me,E,We="Le <em>framework</em> peut ensuite analyser facilement le nom de la fonction à appeler et les arguments à fournir.",ye,Q,Oe="Ce format clair et lisible par une machine minimise les erreurs et permet aux outils externes de traiter avec précision la commande de l’agent.",ge,z,Fe="<p>Note : Les agents à appel de fonction fonctionnent de manière similaire en structurant chaque action de manière à ce qu’une fonction désignée soit invoquée avec les arguments corrects. Nous approfondirons ces types d’agents dans une prochaine unité.</p>",Te,S,ve,A,De=`Une approche alternative consiste à utiliser des <em>agents [générateur de] code</em>.<br/>
L’idée est : <strong>au lieu de produire un simple objet JSON</strong>, un agent code génère un <strong>bloc de code exécutable — typiquement dans un langage de haut niveau comme Python</strong>.`,Ue,Z,Ke,he,G,et="Cette approche offre plusieurs avantages :",Je,N,tt="<li><strong>Expressivité :</strong> Le code peut naturellement représenter une logique complexe, incluant des boucles, des conditionnels et des fonctions imbriquées, offrant ainsi une flexibilité supérieure au JSON.</li> <li><strong>Modularité et réutilisabilité :</strong> Le code généré peut inclure des fonctions et des modules réutilisables pour différentes actions ou tâches.</li> <li><strong>Débogage amélioré :</strong> Grâce à une syntaxe de programmation bien définie, les erreurs de code sont souvent plus faciles à détecter et corriger.</li> <li><strong>Intégration directe :</strong> Les agents à code peuvent s’intégrer directement avec des bibliothèques et des API externes, permettant ainsi des opérations plus complexes comme le traitement de données ou la prise de décision en temps réel.</li>",Ce,P,nt="Par exemple, un agent à code chargé de récupérer la météo pourrait générer l’extrait Python suivant :",xe,R,be,X,st="Dans cet exemple, l’agent à code :",we,k,lt="<li>Récupère des données météo <strong>via un appel API</strong>,</li> <li>Traite la réponse,</li> <li>Et utilise la fonction <code>print()</code> pour afficher la réponse finale.</li>",je,V,it="Cette méthode <strong>suit également l’approche <em>stop and parse</em></strong> en délimitant clairement le bloc de code et en signalant quand l’exécution est terminée (ici, par l’affichage de <code>final_answer</code>).",$e,qe,Ie,Y,at="Nous avons vu que les actions font le lien entre le raisonnement interne de l’agent et ses interactions réelles en exécutant des tâches claires et structurées — que ce soit via JSON, du code ou des appels de fonctions.",Le,W,rt="Cette exécution délibérée garantit que chaque action est précise et prête pour un traitement externe via l’approche <em>stop and parse</em>. Dans la section suivante, nous explorerons les Observations pour voir comment les agents capturent et intègrent les retours de leur environnement.",_e,O,ot="Après cela, nous serons <strong>finalement prêts à construire notre premier agent !</strong>",Be,F,He,D,Ee;return d=new ze({props:{title:"Actions : permettre à l’agent d’interagir avec son environnement",local:"actions--permettre-à-lagent-dinteragir-avec-son-environnement",headingTag:"h1"}}),f=new Jt({props:{$$slots:{default:[xt]},$$scope:{ctx:K}}}),x=new ze({props:{title:"Types d’actions",local:"types-dactions",headingTag:"h2"}}),I=new ze({props:{title:"L’approche Stop and Parse",local:"lapproche-stop-and-parse",headingTag:"h2"}}),H=new ct({props:{code:"VGhvdWdodCUzQSUyMEplJTIwZG9pcyUyMHYlQzMlQTlyaWZpZXIlMjBsZSUyMHRlbXBzJTIwcXUnaWwlMjBmYWl0JTIwJUMzJUEwJTIwTmV3JTIwWW9yay4lMEFBY3Rpb24lMjAlM0ElMEElN0IlMEElMjAlMjAlMjJhY3Rpb24lMjIlM0ElMjAlMjJnZXRfd2VhdGhlciUyMiUyQyUwQSUyMCUyMCUyMmFjdGlvbl9pbnB1dCUyMiUzQSUyMCU3QiUyMmxvY2F0aW9uJTIyJTNBJTIwJTIyTmV3JTIwWW9yayUyMiU3RCUwQSU3RA==",highlighted:`Thought<span class="hljs-punctuation">:</span> Je dois vérifier le temps qu&#x27;il fait à New York.
Action <span class="hljs-punctuation">:</span>
<span class="hljs-punctuation">{</span>
  <span class="hljs-attr">&quot;action&quot;</span><span class="hljs-punctuation">:</span> <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span><span class="hljs-punctuation">,</span>
  <span class="hljs-attr">&quot;action_input&quot;</span><span class="hljs-punctuation">:</span> <span class="hljs-punctuation">{</span><span class="hljs-attr">&quot;location&quot;</span><span class="hljs-punctuation">:</span> <span class="hljs-string">&quot;New York&quot;</span><span class="hljs-punctuation">}</span>
<span class="hljs-punctuation">}</span>`,wrap:!1}}),S=new ze({props:{title:"Agents à code",local:"agents-à-code",headingTag:"h2"}}),R=new ct({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-comment"># Exemple d&#x27;Agent Code : Récupérer des informations météorologiques</span>
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">get_weather</span>(<span class="hljs-params">city</span>):
    <span class="hljs-keyword">import</span> requests
    api_url = <span class="hljs-string">f&quot;https://api.weather.com/v1/location/<span class="hljs-subst">{city}</span>?apiKey=YOUR_API_KEY&quot;</span>
    response = requests.get(api_url)
    <span class="hljs-keyword">if</span> response.status_code == <span class="hljs-number">200</span>:
        data = response.json()
        <span class="hljs-keyword">return</span> data.get(<span class="hljs-string">&quot;weather&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;Aucune information météo disponible&quot;</span>)
    <span class="hljs-keyword">else</span>:
        <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">&quot;Erreur : Impossible de récupérer les données météo.&quot;</span>

<span class="hljs-comment"># Exécuter la fonction et préparer la réponse finale</span>
result = get_weather(<span class="hljs-string">&quot;New York&quot;</span>)
final_answer = <span class="hljs-string">f&quot;La météo actuelle à New York est : <span class="hljs-subst">{result}</span>&quot;</span>
<span class="hljs-built_in">print</span>(final_answer)`,wrap:!1}}),F=new Ct({props:{source:"https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/fr/unit1/actions.mdx"}}),{c(){p=a("meta"),u=l(),m=a("p"),c=l(),M(d.$$.fragment),ee=l(),M(f.$$.fragment),te=l(),h=a("p"),h.innerHTML=Se,ne=l(),J=a("p"),J.textContent=Ae,se=l(),C=a("p"),C.textContent=Ze,le=l(),M(x.$$.fragment),ie=l(),b=a("p"),b.textContent=Ge,ae=l(),w=a("table"),w.innerHTML=Ne,re=l(),j=a("p"),j.textContent=Pe,oe=l(),$=a("table"),$.innerHTML=Re,pe=l(),q=a("p"),q.innerHTML=Xe,ue=l(),M(I.$$.fragment),ce=l(),L=a("p"),L.innerHTML=ke,de=l(),_=a("ol"),_.innerHTML=Ve,me=l(),B=a("p"),B.textContent=Ye,fe=l(),M(H.$$.fragment),Me=l(),E=a("p"),E.innerHTML=We,ye=l(),Q=a("p"),Q.textContent=Oe,ge=l(),z=a("blockquote"),z.innerHTML=Fe,Te=l(),M(S.$$.fragment),ve=l(),A=a("p"),A.innerHTML=De,Ue=l(),Z=a("img"),he=l(),G=a("p"),G.textContent=et,Je=l(),N=a("ul"),N.innerHTML=tt,Ce=l(),P=a("p"),P.textContent=nt,xe=l(),M(R.$$.fragment),be=l(),X=a("p"),X.textContent=st,we=l(),k=a("ul"),k.innerHTML=lt,je=l(),V=a("p"),V.innerHTML=it,$e=l(),qe=a("hr"),Ie=l(),Y=a("p"),Y.textContent=at,Le=l(),W=a("p"),W.innerHTML=rt,_e=l(),O=a("p"),O.innerHTML=ot,Be=l(),M(F.$$.fragment),He=l(),D=a("p"),this.h()},l(e){const t=Tt("svelte-u9bgzb",document.head);p=r(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(n),u=i(e),m=r(e,"P",{}),ut(m).forEach(n),c=i(e),y(d.$$.fragment,e),ee=i(e),y(f.$$.fragment,e),te=i(e),h=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(h)!=="svelte-1697wml"&&(h.innerHTML=Se),ne=i(e),J=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(J)!=="svelte-4fz2z8"&&(J.textContent=Ae),se=i(e),C=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(C)!=="svelte-1404tx8"&&(C.textContent=Ze),le=i(e),y(x.$$.fragment,e),ie=i(e),b=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(b)!=="svelte-1fso4d5"&&(b.textContent=Ge),ae=i(e),w=r(e,"TABLE",{"data-svelte-h":!0}),o(w)!=="svelte-2hr652"&&(w.innerHTML=Ne),re=i(e),j=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(j)!=="svelte-1o3pjlj"&&(j.textContent=Pe),oe=i(e),$=r(e,"TABLE",{"data-svelte-h":!0}),o($)!=="svelte-1md8d1s"&&($.innerHTML=Re),pe=i(e),q=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(q)!=="svelte-1gi0wjo"&&(q.innerHTML=Xe),ue=i(e),y(I.$$.fragment,e),ce=i(e),L=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(L)!=="svelte-1j2776x"&&(L.innerHTML=ke),de=i(e),_=r(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),o(_)!=="svelte-gq832m"&&(_.innerHTML=Ve),me=i(e),B=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(B)!=="svelte-1c5nt2s"&&(B.textContent=Ye),fe=i(e),y(H.$$.fragment,e),Me=i(e),E=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(E)!=="svelte-18q8hc0"&&(E.innerHTML=We),ye=i(e),Q=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(Q)!=="svelte-1bbqe0p"&&(Q.textContent=Oe),ge=i(e),z=r(e,"BLOCKQUOTE",{"data-svelte-h":!0}),o(z)!=="svelte-gpl4dn"&&(z.innerHTML=Fe),Te=i(e),y(S.$$.fragment,e),ve=i(e),A=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(A)!=="svelte-1becqkk"&&(A.innerHTML=De),Ue=i(e),Z=r(e,"IMG",{src:!0,alt:!0}),he=i(e),G=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(G)!=="svelte-hsjn6l"&&(G.textContent=et),Je=i(e),N=r(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),o(N)!=="svelte-g2neo8"&&(N.innerHTML=tt),Ce=i(e),P=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(P)!=="svelte-16y7q2r"&&(P.textContent=nt),xe=i(e),y(R.$$.fragment,e),be=i(e),X=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(X)!=="svelte-1hqpb3n"&&(X.textContent=st),we=i(e),k=r(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),o(k)!=="svelte-168stk7"&&(k.innerHTML=lt),je=i(e),V=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(V)!=="svelte-15wvbu7"&&(V.innerHTML=it),$e=i(e),qe=r(e,"HR",{}),Ie=i(e),Y=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(Y)!=="svelte-2r0pbh"&&(Y.textContent=at),Le=i(e),W=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(W)!=="svelte-tnlt1c"&&(W.innerHTML=rt),_e=i(e),O=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(O)!=="svelte-1x6jlyx"&&(O.innerHTML=ot),Be=i(e),y(F.$$.fragment,e),He=i(e),D=r(e,"P",{}),ut(D).forEach(n),this.h()},h(){Qe(p,"name","hf:doc:metadata"),Qe(p,"content",wt),mt(Z.src,Ke="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/code-vs-json-actions.png")||Qe(Z,"src",Ke),Qe(Z,"alt","Agents Code")},m(e,t){vt(document.head,p),s(e,u,t),s(e,m,t),s(e,c,t),g(d,e,t),s(e,ee,t),g(f,e,t),s(e,te,t),s(e,h,t),s(e,ne,t),s(e,J,t),s(e,se,t),s(e,C,t),s(e,le,t),g(x,e,t),s(e,ie,t),s(e,b,t),s(e,ae,t),s(e,w,t),s(e,re,t),s(e,j,t),s(e,oe,t),s(e,$,t),s(e,pe,t),s(e,q,t),s(e,ue,t),g(I,e,t),s(e,ce,t),s(e,L,t),s(e,de,t),s(e,_,t),s(e,me,t),s(e,B,t),s(e,fe,t),g(H,e,t),s(e,Me,t),s(e,E,t),s(e,ye,t),s(e,Q,t),s(e,ge,t),s(e,z,t),s(e,Te,t),g(S,e,t),s(e,ve,t),s(e,A,t),s(e,Ue,t),s(e,Z,t),s(e,he,t),s(e,G,t),s(e,Je,t),s(e,N,t),s(e,Ce,t),s(e,P,t),s(e,xe,t),g(R,e,t),s(e,be,t),s(e,X,t),s(e,we,t),s(e,k,t),s(e,je,t),s(e,V,t),s(e,$e,t),s(e,qe,t),s(e,Ie,t),s(e,Y,t),s(e,Le,t),s(e,W,t),s(e,_e,t),s(e,O,t),s(e,Be,t),g(F,e,t),s(e,He,t),s(e,D,t),Ee=!0},p(e,[t]){const pt={};t&2&&(pt.$$scope={dirty:t,ctx:e}),f.$set(pt)},i(e){Ee||(T(d.$$.fragment,e),T(f.$$.fragment,e),T(x.$$.fragment,e),T(I.$$.fragment,e),T(H.$$.fragment,e),T(S.$$.fragment,e),T(R.$$.fragment,e),T(F.$$.fragment,e),Ee=!0)},o(e){v(d.$$.fragment,e),v(f.$$.fragment,e),v(x.$$.fragment,e),v(I.$$.fragment,e),v(H.$$.fragment,e),v(S.$$.fragment,e),v(R.$$.fragment,e),v(F.$$.fragment,e),Ee=!1},d(e){e&&(n(u),n(m),n(c),n(ee),n(te),n(h),n(ne),n(J),n(se),n(C),n(le),n(ie),n(b),n(ae),n(w),n(re),n(j),n(oe),n($),n(pe),n(q),n(ue),n(ce),n(L),n(de),n(_),n(me),n(B),n(fe),n(Me),n(E),n(ye),n(Q),n(ge),n(z),n(Te),n(ve),n(A),n(Ue),n(Z),n(he),n(G),n(Je),n(N),n(Ce),n(P),n(xe),n(be),n(X),n(we),n(k),n(je),n(V),n($e),n(qe),n(Ie),n(Y),n(Le),n(W),n(_e),n(O),n(Be),n(He),n(D)),n(p),U(d,e),U(f,e),U(x,e),U(I,e),U(H,e),U(S,e),U(R,e),U(F,e)}}}const wt='{"title":"Actions : permettre à l’agent d’interagir avec son environnement","local":"actions--permettre-à-lagent-dinteragir-avec-son-environnement","sections":[{"title":"Types 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