C6 · Recherche agentique
Famille : Agent unique
L’agent décide lui-même quoi chercher, lit, juge la pertinence et relance, au lieu de recevoir des passages préparés d’avance.
Principe
Dans une boucle, l’agent formule ses requêtes, lit les résultats, juge s’ils suffisent et affine sa recherche. Il garde des identifiants légers (chemins, requêtes, liens) et charge les données à la demande, plutôt que de tout prétraiter. C’est le RAG piloté par l’agent.
Le problème qu'il résout
Une chaîne RAG fixe renvoie un lot de passages choisi avant que la question soit comprise, et ne peut pas rattraper une première recherche manquée.
Quand l'utiliser
- On cherche dans du texte structuré, comme du code, où des outils simples (grep, ls) sont efficaces.
- On ne sait pas d’avance combien de lectures seront nécessaires pour répondre.
Quand l'éviter
- Le corpus est grand et non structuré : le RAG vectoriel reste la base, et l’agent le complète plutôt qu’il ne le remplace.
- La réponse doit tenir en une passe rapide : un LLM augmenté de récupération (A1) évite les cycles de recherche.
Synonymes par éditeur
- Agentic RAG (Singh et al. (2025))
- Recherche « juste à temps » (just-in-time retrieval) (Anthropic (context engineering))
Patterns voisins
Sources
- Message sur X de Boris Cherny (Claude Code) — Boris Cherny
- Pricing — Anthropic
- Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG — A. Singh et al., 2025
- Effective context engineering for AI agents — Anthropic, 2025-09-29
Contenu relu le 2026-10-02