Le remède au bocson des agents d'IA est peut être là - ZDNET
A propos de la nouvelle norme d'orchestration des agents d'IA
- Les principaux acteurs de l'IA agentique soutiennent l'AAIF.
- Les normes open source permettent d'utiliser des agents cross-LLM.
- AAIF utilise actuellement MCP, Goose et AGENTS, et d'autres sont à venir.
Open Source Summit Japan (Tokyo) - Lors de l'Open Source Summit Japan à Tokyo, la Linux Foundation a annoncé le lancement de l'Agentic AI Foundation (AAIF). Ce nouveau consortium pourrait changer la donne.
Ouvert, interopérable et gouvernabilité
La mission de l'AAIF est de normaliser et d'accélérer l'écosystème émergent des agents d'IA. Soutenu par OpenAI, Anthropic, Block, et par les principaux fournisseurs de cloud et de logiciels, le groupe vise à rendre l'infrastructure de l'"IA agentique" ouverte, interopérable et régie par les normes familières de l'open-source.
Annoncé sous l'égide de la Fondation Linux, l'AAIF sera un foyer neutre pour les projets open-source axés sur les agents d'IA.
Les agents sont des systèmes capables de planifier, d'agir et de coordonner des outils ou d'autres agents entre de grands modèles de langage (LLM) et d'autres services d'information en votre nom. Le mandat de la fondation est de veiller à ce que cette nouvelle couche d'infrastructure d'IA évolue avec une gouvernance transparente, des normes inter-fournisseurs et un développement axé sur la communauté, plutôt que des silos propriétaires.
3 technos fondamentales
Pour ce faire, l'AAIF s'appuie sur trois technologies fondamentales : Le Model Context Protocol (MCP) d'Anthropic, le Goose Coding Agent de Block et la spécification AGENTS.md d'OpenAI pour la description et l'orchestration d'agents. Tous ces projets ont été donnés à la fondation.
Ensemble, ils sont censés constituer une nouvelle pile logicielle partagée. Dans cette pile :
- MCP servira de protocole universel pour connecter les modèles aux outils et aux données.
- AGENTS.md sert de format ouvert pour définir les capacités des agents.
- Goose est une implémentation d'agent du monde réel construite sur ces concepts.
Le problème des agents d'IA aujourd'hui
Il s'agit d'un point important car l'IA agentique, qui consiste en des agents multi-étapes et utilisant des outils plutôt que de simples chatbots, a de gros problèmes dans le monde réel.
Et l'IA agentique peut commettre d'horribles erreurs.
Supposons, par exemple, qu'un employé de la comptabilité utilise un agent pour payer des freelance. C'est une utilisation tout à fait raisonnable. Mais que se passe-t-il si quelqu'un d'autre peut utiliser ce même agent ? Le système peut ne pas savoir que c'est Serge, le concierge, et non Sophie, la directrice financière, qui demande qu'un million de dollars soit versé à Georges, le mari de la concierge. Cela vous semble ridicule ? Ce genre de choses se produira.
Une méthode universelle pour traiter avec les agents
Nous avons besoin d'une méthode universelle pour traiter avec les agents, et le AAIF fera partie de la solution. Les agents d'intelligence artificielle passent très rapidement des laboratoires à la production. Les entreprises proposent des agents pour automatiser les flux de travail, le développement de logiciels et les opérations gourmandes en données.
En l'absence de protocoles et de formats standard, la pile d'agents de chaque fournisseur risque de devenir une île distincte. Il est donc plus difficile pour les entreprises de mélanger les outils ou de changer de fournisseur. Cela signifie également qu'il sera plus difficile que jamais de sécuriser les agents multiservices.
À court terme, l'Agentic AI Foundation se concentrera sur l'évolution de MCP, AGENTS.md et Goose dans le cadre d'une gouvernance ouverte, tout en recrutant d'autres projets qui s'intègrent dans une pile agentique partagée.
Source : Lire l'article original