Le framework s'attaque à un problème croissant dans la communauté de l'IA : la prolifération rapide des outils agentiques rend difficile pour les développeurs de déterminer les meilleures solutions pour leurs besoins spécifiques. Cette complexité peut entraîner une paralysie de l'analyse, entravant l'innovation et ralentissant le développement de nouvelles applications basées sur l'IA.

Les chercheurs ont identifié deux dimensions principales pour catégoriser les frameworks agentiques : l'adaptation de l'agent et l'adaptation de l'outil. L'adaptation de l'agent implique la modification du modèle de base qui sous-tend le système agentique. Ceci peut être réalisé en mettant à jour les paramètres ou les politiques internes de l'agent par le biais de méthodes telles que le fine-tuning ou l'apprentissage par renforcement. L'adaptation de l'outil, quant à elle, se concentre sur la modification des outils que l'agent utilise pour interagir avec l'environnement. Cela peut impliquer la création de nouveaux outils, la modification d'outils existants ou le développement de stratégies permettant à l'agent d'utiliser efficacement les outils disponibles.

Selon les chercheurs, ce recadrage permet aux équipes d'entreprise de passer d'une simple sélection de modèle à la prise de décisions architecturales. Ces décisions impliquent de déterminer comment allouer les budgets de formation, quelle modularité maintenir et quels compromis accepter entre le coût, la flexibilité et le risque.

L'essor de l'IA agentique reflète une tendance plus large vers des systèmes plus autonomes et intelligents. Les systèmes d'IA agentique sont conçus pour percevoir leur environnement, raisonner sur leurs objectifs et prendre des mesures pour atteindre ces objectifs. Ces systèmes ont le potentiel de révolutionner divers secteurs, notamment la santé, la finance et le transport. Cependant, la complexité du développement et du déploiement de systèmes d'IA agentique représente un défi important.

Le nouveau framework vise à relever ce défi en fournissant une approche structurée pour comprendre et naviguer dans le paysage de l'IA agentique. En catégorisant les frameworks en fonction de leurs stratégies d'adaptation, les chercheurs espèrent permettre aux développeurs de prendre des décisions plus éclairées et d'accélérer le développement d'applications d'IA innovantes. L'étude souligne également l'importance de prendre en compte les compromis entre les différentes approches, tels que le coût de la formation d'un modèle par rapport à la flexibilité de l'utilisation d'un système modulaire. Les chercheurs prévoient de continuer à affiner le framework et à explorer de nouvelles dimensions pour catégoriser les systèmes d'IA agentique. Ils espèrent également collaborer avec des partenaires industriels pour valider le framework dans des applications du monde réel.