AI-агенты
Les agents IA sont des systèmes fondés sur des modèles de langage qui ne se contentent pas de répondre : ils planifient des étapes, appellent des outils et mènent la tâche jusqu'au résultat — écrire du code, chercher sur le web, réserver, analyser. 2026 est devenue l'année des agents, des agents de codage aux chercheurs autonomes. Retrouvez ici toute notre couverture de l'IA agentique : lancements, protocoles (MCP, A2A), fiabilité et cas réels.
AWS a ajouté à Bedrock AgentCore un stockage de session persistant et l'exécution de commandes shell
AWS présente ActorSimulator pour tester des agents AI multi-tours dans Strands Evals
Kyndryl lance un service pour superviser les agents AI et améliorer le retour sur investissement
Raiffeisen Bank construit un jumeau numérique de son environnement IT et prépare Agentic RAG
Raiffeisen Bank a expliqué comment elle délaisse les outils d’EA classiques au profit de sa propre plateforme, où le référentiel d’architect
Tencent a lancé ClawPro — une plateforme d'entreprise d'agents AI basée sur OpenClaw
Tencent a lancé en bêta publique ClawPro — une couche d'entreprise au-dessus d'OpenClaw qui permet aux entreprises de déployer des agents AI
Anthropic et MCP : pourquoi les agents AI perdent leur concentration quand on leur donne trop d'outils
Connecter un grand nombre d'outils MCP s'est révélé être un piège : les agents AI sont surchargés de contexte, et les architectures qui fonc
AWS a montré comment connecter des serveurs MCP protégés par OAuth à Bedrock AgentCore Gateway
Narwhal Labs lève 22,9 M€ et lance DeepBlue OS pour les secteurs réglementés
WebAsk a lancé un serveur MCP pour les enquêtes et a constaté qu’AI lit plus qu’elle ne crée
Habr AI explique comment les agents de codage utilisent la mémoire, les outils et le contexte du dépôt
Snowflake : les agents d’AI font passer le développement en mode 24/7 — le CEO sur le retour sur investissement
Le CEO de Snowflake, Sridhar Ramaswamy, a expliqué comment des agents d’AI ont permis aux développeurs de l’entreprise de travailler en cont
Google Antigravity : cinq cas d’usage utiles au-delà du code — de la recherche au travail avec les bases de données
Google présente Antigravity non seulement comme un IDE pour le code : la plateforme convient déjà à la recherche, à la documentation des int
Machine Learning Mastery a expliqué comment éviter les race conditions dans les systèmes multiagents
ACE-Step 1.5 d’ACE Studio surpasse Suno v5 et exécute la génération musicale en local
OTUS a expliqué sur Habr comment fonctionnent les agents AI pour le développement logiciel : des tokens aux outils
Telegram est devenu le principal environnement pour les agents AI : l’environnement compte plus que la qualité du modèle
LangChain en production : Habr AI a expliqué pourquoi les systèmes multi-agents passent au Python pur
Miro a intégré des agents AI à son tableau en ligne et leur a appris à comprendre le contexte de l’équipe
Gemma 4 de Google : comment exécuter le tool calling en local avec Python et Ollama
Google ADK présente un pipeline multi-agent d’analyse de données, de graphiques et de rapports en Python
Un nouveau guide montre comment assembler sur Google ADK un système multi-agent pour charger des tableaux, exécuter des tests statistiques,
OpenClaw en production : Docker, Kubernetes et tolérance aux pannes face aux pics de charge
Comment faire évoluer OpenClaw pour une charge réelle : conteneurisation dans Docker, cluster Kubernetes tolérant aux pannes et stockage sta