Un nouveau cadre vise à simplifier le monde de plus en plus complexe de l'intelligence artificielle agentique, offrant aux développeurs un guide pour naviguer parmi les nombreux outils et modèles disponibles. Des chercheurs de plusieurs institutions ont collaboré à cette étude, qui catégorise les cadres agentiques en fonction de leurs domaines d'intérêt et de leurs compromis. L'objectif est d'aider les développeurs à choisir les outils et les stratégies les plus adaptés à leurs applications spécifiques.

L'étude aborde un problème croissant : l'expansion rapide des outils et des cadres d'IA agentique a rendu difficile pour les développeurs de sélectionner les bonnes ressources. Cette confusion peut entraîner des retards et des inefficacités dans la construction de systèmes d'IA. Le cadre redéfinit le défi pour les équipes d'entreprise, en déplaçant l'attention de la simple sélection d'un modèle vers la prise de décisions architecturales. Ces décisions impliquent de déterminer comment allouer les budgets de formation, maintenir la modularité et équilibrer les coûts, la flexibilité et les risques.

Les chercheurs ont identifié deux dimensions principales pour catégoriser les cadres 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 manière dont l'agent interagit avec et utilise des outils ou des API externes.

Selon les chercheurs, la compréhension de ces dimensions est cruciale pour les développeurs. En considérant les compromis entre l'adaptation de l'agent et celle de l'outil, les développeurs peuvent prendre des décisions plus éclairées quant aux cadres à utiliser. Par exemple, un développeur peut donner la priorité à l'adaptation de l'agent s'il a besoin d'un système d'IA capable d'apprendre et de s'adapter à de nouveaux environnements. Alternativement, il pourrait se concentrer sur l'adaptation de l'outil s'il a besoin d'un système d'IA capable d'utiliser efficacement un large éventail de ressources externes.

Les implications de ce cadre s'étendent au-delà du domaine technique. À mesure que l'IA agentique se généralise, il sera de plus en plus important de comprendre ses capacités et ses limites. Ce cadre fournit un outil précieux aux décideurs politiques et au public pour engager des discussions éclairées sur les implications éthiques et sociétales de l'IA agentique. L'étude a été publiée en décembre 2025.