Agents auto-amélioration¶
DRI : Romain · Statut : pari à tester, pas programme d’automatisation validé.
Problème¶
Sans boucle d’évaluation et de feedback (corrections humaines → dataset), les agents n’améliorent pas de façon mesurable.
Hypothèse¶
Si un agent de diagnostic relie traces, corrections humaines et résultats d’évaluation, alors il peut proposer des hypothèses d’amélioration plus vite qu’une exploration manuelle, sans modifier la production.
Outcome visé¶
Chaque agent core dispose d’une baseline et d’un chemin d’amélioration fondé sur des signaux réels.
- Baseline de vitesse de diagnostic :
[non mesurée]. - Target : réduire le temps de diagnostic sans dégrader la qualité des hypothèses.
- Date de mesure : après un prototype en lecture seule sur un agent.
Plus petit test¶
Sur un seul agent, produire en lecture seule un rapport de trois hypothèses priorisées. Un humain compare leur utilité et le temps passé avec un diagnostic manuel.
Learning goal¶
Mesurer si l’agrégation automatique du contexte réduit le temps de diagnostic sans produire des hypothèses génériques ou invérifiables.
Kill criteria¶
- Arrêter si les hypothèses ne sont pas plus utiles ou plus rapides que l’analyse manuelle.
- Aucun correctif automatique sans gain d’évaluation et review humaine.
- Arrêter l’intégration SDK si le lock-in ou le coût dépasse le gain de diagnostic.
Périmètre¶
- diagnostic en lecture seule ;
- croisement des traces, feedbacks et corrections ;
- proposition d’hypothèses ;
- gate d’évaluation avant toute évolution.
Hors-scope¶
- modification autonome de la production ;
- fusion automatique de PR ;
- optimisation d’une métrique unique ;
- remplacement de la cascade de fiabilité.
DRI¶
Romain · tech Dimitri
Métriques de succès¶
- Temps de diagnostic.
- Part d’hypothèses jugées utiles et vérifiables.
- Gain d’évaluation obtenu après un correctif validé.
- Coût du diagnostic.
Risques identifiés¶
- Boucle de Goodhart sur la métrique d’évaluation.
- Lock-in fournisseur.
- Accès trop large aux données.
- Automatisation prématurée d’un diagnostic de mauvaise qualité.
Liens¶
- ONEPAGER.md
- sources.md
- Area : areas/analyse
- ADR : ADR-028 golden dataset