Utilisateur de Reddit expérimente avec des agents de codage apprenant de l'échec pour rompre les boucles de réessai.

Un développeur sur r/LocalLLaMA a expérimenté des agents de codage qui apprennent des échecs pour sortir des boucles de réessai répétitives. L'approche se concentre sur le traitement de l'échec comme une information réutilisable plutôt que de simplement enregistrer les erreurs brutes.

Le problème : bloqué dans des boucles d'échec

Le développeur a observé que les agents de codage restent souvent coincés dans des schémas d'échec : échec → réessai → nouvel échec. Initialement considéré comme une limitation du modèle, le problème semble être un problème de gestion des échecs où les systèmes ne suivent pas pourquoi quelque chose a échoué. En réessayant, les agents génèrent généralement des variations de la même tentative, répétant les mêmes erreurs de manière légèrement différente.

L'approche expérimentale

Au lieu de conserver des journaux bruts, le développeur a commencé à stocker des « causes racines » simplifiées et à les associer à des correctifs qui ont fonctionné précédemment. Les tentatives futures correspondent alors à cette connaissance stockée plutôt que de deviner à nouveau. Le développeur note que cette approche est encore rudimentaire mais montre un comportement différent : le système ne reste pas coincé dans les mêmes boucles aussi souvent et converge parfois réellement vers des solutions.

Défis actuels

• Correspondre les échecs de manière fiable est délicat
• Si le système généralise la mauvaise chose, il peut renforcer de mauvais correctifs
• Incertitude sur la façon d'équilibrer la réutilisation des correctifs connus par rapport à l'exploration de nouveaux

Le développeur sollicite les contributions de la communauté sur cette approche et demande si d'autres ont essayé des méthodes similaires pour améliorer la récupération après échec des agents de codage.