AI-Agents

La page des tendances mensuelles de GitHub fonctionne pour un langage, car un filtre par langage définit déjà l’ensemble. L’IA open source pose une question différente : le travail couvre cinq langages, et la coupe utile est la tâche qu’un dépôt accomplit.

Les agents de codage IA peuvent déjà écrire des fonctions, modifier des dépôts, exécuter des tests et ouvrir des demandes de fusion (pull requests). Le problème plus difficile est d’amener un agent à suivre un processus d’ingénierie réutilisable avant, pendant et après l’écriture du code.

Deep Research est devenu une catégorie logicielle à part entière, et non plus un simple modèle pointé vers une case de recherche. Cet article compare douze systèmes auto-hébergés et les architectures de recherche qui se cachent derrière.

La migration d’un assistant IA ne se résume pas à la copie d’une configuration d’application. La difficulté réside dans la préservation de l’identité, de la mémoire, du comportement des outils, des tâches planifiées et de l’accès à la messagerie, tout en évitant que deux passerelles ne se comportent comme le même bot.

Hermes Agent traite les compétences comme la méthode par défaut pour enseigner des workflows répétables. La documentation officielle les décrit comme des documents de connaissances à la demande alignés sur le format ouvert agentskills.io, chargés via une divulgation progressive afin que le modèle voie d’abord un petit index et ne charge les instructions complètes que lorsqu’une tâche en a réellement besoin.

L’assistant IA Hermes, officiellement documenté sous le nom de Hermes Agent, n’est pas positionné comme un simple wrapper de chat.