Le code décide, le modèle de langage aide : création d'un coach de course à pied basé sur l'IA
Anthropic
Cet article décrit le développement d'un bot coach de course à pied sur Telegram, nommé Claude de Pace. L'auteur partage les leçons clés tirées des interactions réelles avec les utilisateurs, soulignant que les invariants métier doivent être appliqués par le code, et non confiés au modèle de langage. Le système équilibre le code déterministe avec des sorties contraintes du modèle de langage, utilise les évaluations subjectives de charge comme mesure clé, et comprend un agent d'IA qui aide à déboguer et améliorer le bot.
L'auteur a développé un bot d'entraînement IA dans Telegram nommé Claude de Pace. Un incident critique s'est produit lorsqu'un utilisateur a demandé de déplacer une séance facile à samedi, mais le modèle a par erreur modifié celle de jeudi. Cela a conduit à un principe directeur : le code doit faire respecter les invariants métier, pas le LLM. Le système a évolué pour donner moins de liberté au modèle, en utilisant des schémas JSON stricts, une validation et des solutions de repli déterministes. Le bot maintient une personnalité de coach français, en utilisant des faits extraits des conversations pour personnaliser les réponses. Les tests avec de vrais utilisateurs ont révélé des problèmes comme des boutons ignorés et des erreurs de classification, ce qui a conduit à des fonctionnalités comme les confirmations de brouillon pour les changements d'horaire. L'auteur a également construit un agent IA pour analyser les journaux et suggérer des correctifs de code, ce qui a abouti à environ 30 améliorations. Plus de 20 utilisateurs actifs ont fourni des retours précieux. Les projets futurs incluent l'intégration avec les montres intelligentes et l'ajout de fonctionnalités sociales comme des calendriers de course et le partage de séances.
Source: Habr — хаб ИИ —
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