# Observer : intégrer le retour d'information pour réfléchir et s'adapter

Les observations sont **la manière dont un agent perçoit les conséquences de ses actions**.

Elles fournissent des informations cruciales qui alimentent le processus de réflexion de l'agent et orientent ses actions futures.

Ce sont **des signaux provenant de l'environnement** (qu'il s'agisse de données issues d'une API, de messages d'erreur ou de logs système) qui guident le prochain cycle de réflexion.

Dans la phase d'observation, l'agent :

- **Collecte des retours :** Il reçoit des données ou une confirmation que son action a réussi (ou non).
- **Ajoute les résultats :** Il intègre la nouvelle information dans son contexte existant, mettant ainsi à jour sa mémoire.
- **Adapte sa stratégie :** Il utilise ce contexte actualisé pour affiner ses réflexions et ses actions ultérieures.

Par exemple, si une API météo renvoie les données *"partiellement nuageux, 15°C, 60 % d'humidité"*, cette observation est ajoutée à la mémoire de l'agent (à la fin du *prompt*).

L'agent l'utilise ensuite pour décider si des informations supplémentaires sont nécessaires ou s'il est prêt à fournir une réponse finale.

Cette **intégration itérative des retours d'information assure que l'agent reste dynamiquement aligné avec ses objectifs**, apprenant et s'ajustant constamment en fonction des résultats concrets.

Ces observations **peuvent prendre de nombreuses formes**, allant de la lecture de texte sur une page web à la surveillance de la position d'un bras robotisé. 
On peut les considérer comme des « logs » d'outils fournissant un retour textuel sur l'exécution d'une action.

| Type d'observation         | Exemple                                                                                     |
|----------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------|
| Retour système             | Messages d'erreur, notifications de succès, codes de statut                                 |
| Modifications de données   | Mises à jour de base de données, modifications du système de fichiers, changements d'état   |
| Données environnementales  | Relevés de capteurs, métriques système, utilisation des ressources                           |
| Analyse des réponses       | Réponses d'API, résultats de requêtes, sorties de calcul                                     |
| Événements temporels       | Dates limites atteintes, tâches programmées terminées                                        |

## Comment les résultats sont-ils ajoutés ?

Après avoir effectué une action, le *framework* suit les étapes suivantes dans cet ordre :

1. **Analyser l'action** pour identifier la ou les fonctions à appeler et les arguments à utiliser.  
2. **Exécuter l'action.**  
3. **Ajouter le résultat** en tant qu'**observation**.  

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Nous avons maintenant appris le cycle de raisonnement-action-observation de l'agent.

Si certains aspects vous semblent encore un peu flous, ne vous inquiétez pas, nous reviendrons sur ces concepts et les approfondirons dans les prochaines unités.

Il est maintenant temps de mettre vos connaissances en pratique en codant votre tout premier agent !
