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Le véritable test d’un agent autonome n’est pas le nombre d’actions qu’il peut accomplir. C’est ce qui se passe quand l’une échoue. @TheARCTERMINAL affirme qu’il a exécuté cinq agents autonomes sur Ethereum, couvrant 27 types d’actions, avec règlement onchain et aucun contrôleur central. Les 27 actions sont intéressantes. Le chemin d’échec l’est encore plus. L’agent détecte-t-il l’échec ? Le relance-t-il en toute sécurité ? Peut-il s’arrêter avant qu’un mauvais pas ne déclenche une cascade ? Un autre agent peut-il continuer sans hériter de l’erreur ? La trace rend-elle l’échec évident après coup ? L’autonomie semble impressionnante quand tout fonctionne. La fiabilité se révèle quand ça ne fonctionne pas. C’est pourquoi je préfère voir les benchmarks d’agents inclure la qualité de récupération, et non seulement l’exécution réussie. Les agents IA passent des interfaces de chat à des systèmes qui modifient l’état externe. À ce stade, l’échec gracieux devient une capacité. Si vous évaluiez un agent autonome, accorderiez-vous plus d’importance au taux de réussite ou au comportement de récupération ?

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