Lorsqu’on travaille avec une IA agentique, s’appuyer sur des informations inexactes peut rapidement dégénérer en un problème important, car le système traduit directement sa sortie générée en exécution réelle. En raison de ce risque intrinsèque, si vous développez un agent conçu pour répondre à des informations provenant de l’extérieur, il ne suffit pas de simplement récupérer ces données. Vous devez déterminer avec précision quels éléments d’information sont qualifiés pour déclencher une action.

Pour réussir, vous devez mettre en place des évaluations complètes de vos données avant de passer à l’étape suivante. Assurez-vous d’authentifier l’identité et l’origine des informations, de vérifier leur source et de confirmer leur date de mise à jour. De plus, il est essentiel de rechercher toute contradiction logique et d’évaluer le niveau de confiance global du contenu.

Vous pouvez facilement construire cette couche de validation nécessaire au sein de votre propre agent en consultant le guide fourni par @Fetch_ai_IL via le lien suivant.

https://innovationlab.fetch.ai/resources/docs/agent-communication/sdk-uagent-communication