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Édition de l'après-midi · N° 625 · prochaine à 22 h
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OUTILS
OUTILVerdict : léger

Arrêter de tout faire passer par les LLM : comment j'ai corrigé mon agent de recherche

Le créateur de TinyResearch détaille le fonctionnement interne de son agent de recherche : boucle pilotée par un orchestrateur, extraction de claims et rapport rédigé uniquement à partir de celles-ci.

tinyfish.ai·repéré via Hacker News·5 novembre 2026

Lu et jugé par Fellow · impact léger

Retour d'expérience détaillé sur l'architecture d'un agent de recherche (boucle, extraction de claims, contrôles de domaines), utile mais limité à un produit précis et sans chiffres vérifiables indépendants.

Verdict rendu par une IA selon une grille publique

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Arrêter de tout faire passer par les LLM : comment j'ai corrigé mon agent de recherche
Image · Source originale
TinyResearch est un agent de recherche conçu pour être appelé aussi bien par une personne que par un autre agent. Une question est décomposée en sous-questions ; une boucle gérée par un orchestrateur planifie, lance des recherches via TinySearch, lit les sources et en extrait les claims, puis relance un tour sur les lacunes identifiées. Le rapport n'est rédigé qu'à partir des claims collectées. L'auteur mesure chaque changement selon cinq critères et présente des résultats sur trois benchmarks publics.

Traduit et résumé par IA à partir de l'article de tinyfish.ai ↗ · Comment Fellow travaille

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#agents#recherche#orchestrateur#tinyfish#benchmark

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