restore(genai,#17066): 13-agentic-orchestration — restaurer l'analyse retiree a tort a la passe #17040

MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Texte/13_Agentic_Orchestration.ipynb

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+   "source": [
+    "**LECTURE ANCRÉE — Mécanisme de routage pour les tâches combinatoires**\n",
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+    "La trace d'exécution complète ci-dessus montre comment l'agent `agent_routeur` résout automatiquement et efficacement un problème de type 24-game avec les nombres [4, 7, 8, 8]. Dès le premier tour de la boucle d'exécution, l'agent sélectionne de manière déterministe l'outil `resoudre_tot_24` avec les arguments précis `{'nombres': [4, 7, 8, 8]}`, démontrant une détection correcte et immédiate du type de problème. Le résultat retourné par l'outil, visible dans la sortie commité, indique `solution_trouvee: True`, confirmant que l'outil spécialisé a réussi à trouver une combinaison valide pour atteindre exactement 24. Au deuxième tour, l'agent émet la réponse finale textuelle verbatim : `Solution trouvée: 4 × (7 - 8/8) = 24.` — accompagnée de `(Utilise les nombres 4, 7, 8 et 8 une fois chacun.)`. Cette solution, générée par le moteur ToT (Tree of Thoughts), est mathématiquement correcte et vérifiable. Ce comportement illustre parfaitement le mécanisme de sélection d'outil basé sur des règles explicites : la présence dans la requête des mots-clés '24-game' combinée à une liste de nombres déclenche systématiquement et sans ambiguïté le choix de `resoudre_tot_24`. Ce dernier est spécialement conçu pour ce type de problème combinatoire nécessitant une exploration exhaustive des combinaisons possibles. L'efficacité exceptionnelle du routage se mesure par le fait que la solution complète est obtenue en seulement 2 tours (1 appel d'outil pour la résolution + 1 tour pour la réponse finale), sans itération."
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    "execution_count": 10,
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     "    print(etape)"
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+    "**LECTURE ANCRÉE — Adaptation intelligente du choix d'outil par diagnostic**\n",
+    "\n",
+    "La démonstration fizzbuzz illustrée par les sorties commitées ci-dessus présente un cas différent et instructif de routage où l'agent sélectionne l'outil `resoudre_reflexion` plutôt que `resoudre_best_of_n` ou `resoudre_tot_24`. Dès le premier tour d'exécution, l'agent identifie avec précision que le problème 'fizzbuzz' (générer une séquence de nombres avec des règles de remplacement spécifiques : multiples de 3 → 'Fizz', multiples de 5 → 'Buzz', multiples des deux → 'FizzBuzz') relève de la catégorie des problèmes de génération de code nécessitant une approche par réflexion itérative. Les arguments passés à l'outil, tels qu'affichés dans la sortie, sont `{'id_probleme': 'fizzbuzz', 'iterations': 3}`. Ces paramètres déclenchent le moteur de réflexion avec exactement 3 itérations d'auto-amélioration successives. Le résultat commité montre que le code généré passe les 2 tests définis pour ce problème, avec un coût total de 84 tokens consommés lors du processus. Ce choix d'outil, différent de celui du 24-game, démontre la capacité remarquable de l'agent à distinguer automatiquement entre plusieurs catégories : les problèmes combinatoires (ToT), les problèmes de code nécessitant une recherche approfondie (Réflexion), et les problèmes plus simples (Best-of-N). La règle de choix de `SYSTEME_AGENT` distingue verbatim : « Probleme de code ou l'erreur est systematique / conceptuelle -> resoudre_reflexion » contre « Probleme de code ou le single-shot echoue par variance -> resoudre_best_of_n » — l'agent a orienté le fizzbuzz vers la première branche, et le résultat (2/2 passes, 84 tokens) valide pragmatiquement ce choix. Cette capacité d'adaptation dynamique et contextuelle entre différents moteurs est précisément au cœur de l'orchestration agentique moderne et représente un progrès significatif par rapport aux systèmes statiques."
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    "id": "nb13-demo-synthesis-c831",