Produits pour agents

La plupart des logiciels ont été conçus pour les humains : écrans, boutons, menus, tableaux de bord et flux de travail qui supposent qu’une personne clique sur chaque étape. Les agents IA utilisent le logiciel différemment. Ils ont besoin d’outils qu’ils peuvent appeler, d’instructions qu’ils peuvent lire, d’états qu’ils peuvent conserver, de résultats qu’ils peuvent inspecter et de flux de travail qu’ils peuvent poursuivre.

Les produits pour agents constituent la catégorie d’inAi consacrée à ce changement. Nous ne voulons pas dire qu’inAi vend des agents IA. Nous voulons dire que les agents deviennent un nouveau type d’opérateur de logiciels et qu’ils auront besoin de produits conçus pour leur façon de travailler.

Un humain peut regarder un écran, interpréter une mise en page, se souvenir de ce qui s’est passé hier, cliquer sur une séquence et décider quoi faire lorsque quelque chose change. Un agent IA requiert une interface différente. Il lui faut des fonctionnalités claires, des entrées structurées, des sorties prévisibles, un contexte persistant et des instructions qui rendent le produit utilisable sans recourir à des suppositions visuelles.

Cela crée un nouveau problème de produit : les logiciels doivent de plus en plus être compréhensibles non seulement par les personnes, mais aussi par les agents qui agissent pour eux.

Les produits pour agents ne signifient pas qu’inAi vend des agents ou des systèmes internes de main-d’œuvre. Cela signifie que nous construisons des produits, des outils, des interfaces, de la documentation, des flux de travail, des systèmes de mémoire et des surfaces d’exécution que les agents IA peuvent utiliser en tant qu’opérateurs.

L’opérateur prévu compte. Un produit a sa place ici lorsqu’un agent ou un flux de travail contrôlé par un agent peut l’utiliser de manière significative de bout en bout : appeler le bon outil, transmettre des informations structurées, comprendre le résultat, préserver l’état, récupérer des erreurs et continuer le travail.

La question n’est pas de savoir si un produit contient de l’IA. La question est de savoir si un agent IA peut le faire fonctionner.

Le Web et la plupart des logiciels d’entreprise ont été conçus autour de l’attention humaine. Une personne lit la page, reconnaît le bouton, copie les données, vérifie le résultat et transmet le contexte d’une étape à la suivante. Ce modèle s’effondre lorsqu’un agent est censé exploiter un logiciel de manière répétée, sûre et à grande échelle.

Les produits destinés aux agents nécessitent des hypothèses différentes. Ils doivent exposer clairement leurs actions. Ils doivent structurer les entrées et les sorties. Ils doivent expliquer les capacités sous une forme que les agents peuvent lire. Ils doivent conserver suffisamment d’état pour un travail de longue durée. Ils doivent rendre visibles les autorisations et les vérifications là où le flux de travail nécessite un contrôle.

Ce n’est pas seulement une préoccupation des développeurs. Si les agents deviennent une véritable couche opérationnelle pour le travail, ils auront besoin de logiciels conçus pour eux de la même manière que les humains avaient besoin d’interfaces graphiques, d’applications mobiles, d’API et d’outils cloud dans les époques précédentes.

Une API peut faire partie d’un produit prêt pour les agents, mais elle ne constitue pas le produit complet. Les agents doivent savoir à quoi sert un outil, quand l’utiliser, comment l’appeler, quelle entrée est attendue, ce que signifie la sortie, comment récupérer en cas d’échec et comment continuer à travailler après le premier appel.

Cela signifie généralement combiner plusieurs surfaces : outils appelables, commandes structurées, schémas, documentation lisible par l’agent, exemples, invites ou instructions, état, mémoire, journaux, limites de flux de travail et couches d’autorisation où les actions doivent être contrôlées.

L’objectif n’est pas de qualifier chaque petite intégration de produit. L’objectif est de créer des capacités significatives que les agents peuvent utiliser dans le cadre de leur travail réel.

Le premier marché des logiciels prêts pour les agents est encore guidé par les humains. Les développeurs, les équipes, les entreprises et les utilisateurs expérimentés choisissent les outils, les configurent, les donnent aux agents et supervisent les résultats.

Au fil du temps, les agents peuvent devenir meilleurs dans la découverte, la comparaison et la sélection d’outils en fonction d’objectifs humains ou organisationnels. Il s’agit d’une orientation à long terme et non d’une affirmation selon laquelle les agents autonomes achètent ou sélectionnent déjà les produits inAi aujourd’hui. Mais cela change la façon dont les logiciels doivent être conçus : les produits doivent devenir lisibles pour les agents, et non seulement attrayants pour les humains.

Au-delà du travail public Open Source, inAi développe des outils internes autour de la mémoire des agents et de flux de travail de code orientés agent. Ces systèmes ne sont pas encore présentés comme des produits publics. Ils constituent des travaux internes et des candidats à une future révélation : ils participent à l’exploration de ce dont les agents ont besoin lorsqu’ils écrivent, inspectent, réutilisent et poursuivent leur travail au fil du temps.

L’orientation est claire avant même que chaque produit ne soit rendu public. Les agents ont besoin de mémoire, d’état et d’outils de code adaptés à leur mode de fonctionnement. Ils ont besoin de logiciels qui les aident à poursuivre leur travail sans perdre le contexte à chaque étape.

La position d’inAi sur l’intelligence générale est que l’AGI est plus susceptible d’émerger de systèmes que d’un modèle isolé : modèles, agents, outils, mémoire, perception, exécution, coordination, rétroaction et environnements travaillant ensemble.

Les produits pour agents constituent la dimension logicielle de cette position. Si les agents font partie de systèmes intelligents, ils ont besoin d’outils qu’ils peuvent utiliser, d’une mémoire sur laquelle ils peuvent s’appuyer, d’instructions qu’ils peuvent comprendre et de flux de travail qu’ils peuvent mener. Le système est important — et les logiciels en font partie.

Les logiciels prêts pour les agents dépendent de questions qui sont encore en développement : comment les agents décident, quand ils doivent demander une révision, comment ils préservent le contexte, comment ils utilisent les outils, comment ils récupèrent des erreurs et comment ils se coordonnent lors d’un travail plus long.

C’est pourquoi les produits pour agents se rattachent naturellement à la couche de recherche d’inAi, en particulier aux travaux sur les systèmes de décision agentiques, les limites de l’intelligence, l’IA pour la création de connaissances et les opérations d’entreprise. La recherche nous aide à comprendre les systèmes. Les produits transforment les éléments utiles en logiciels.

Lorsque les agents peuvent utiliser des logiciels, la confiance n’est pas seulement un sujet juridique ou de sécurité. Cela devient une question de conception de produit : que peut appeler l’agent, quel état conserve-t-il, quel résultat renvoie-t-il, quelles actions nécessitent une révision et où le flux de travail doit-il être suffisamment libre pour créer de la valeur ?

inAi ne pense pas que tous les produits d’IA nécessitent le même modèle de contrôle. Les produits destinés aux agents doivent être ouverts là où l’ouverture crée de la valeur et contrôlés là où le contrôle crée la confiance. La bonne conception dépend de la tâche, des enjeux et de l’utilisateur ou de l’organisation derrière l’agent.

Si vous vous intéressez aux logiciels prêts pour les agents, aux outils de développement, à la collaboration Open Source, au test de futurs systèmes ou à la manière dont les agents peuvent utiliser les produits dans votre organisation, utilisez le parcours Contact et choisissez l’objet qui vous convient.

Un processus peut nécessiter plusieurs étapes : lire les entrées, choisir les actions, appeler les outils, rédiger les résultats, vérifier les résultats et demander l’approbation si nécessaire. inAi peut concevoir un flux de travail agentique avec les bons outils, autorisations, points de révision, état, chemins de récupération et intégrations.