🧠 Modèles
GPT-5.1 : 2M tokens de contexte
OpenAI a mis en production GPT-5.1 avec une fenêtre de contexte étendue à 2 millions de tokens (contre 1M pour GPT-5). Les benchmarks montrent une amélioration de 12% sur le rappel d’information en milieu de contexte (needle-in-a-haystack).
# Exemple d'appel API avec la nouvelle fenêtre
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.1",
messages=[
{"role": "user", "content": large_document}
],
max_tokens=4096
)Le modèle est disponible sur les API standard et en batch avec 50% de réduction.
Claude 4 Sonnet : mode “deep search”
Anthropic a dévoilé une extension de son modèle Claude 4 Sonnet capable de recherche documentaire structurée en une seule requête. Le mode deep_search permet d’indexer et requêter jusqu’à 10 000 documents en mémoire locale.
🔓 Open-Source
LLaMA 4.2 : Instruct + Tool Use
Meta a publié LLaMA 4.2 (8B et 70B) avec deux variantes : Instruct et Agent. La variante Agent intègre nativement :
- Appel de fonctions : JSON schema parsing intégré
- Tool retrieval : sélection automatique d’outils via embedding
- Contexte long : 256K tokens supporté dès le fine-tuning
# Test rapide avec Ollama
ollama run llama4.2-agent:8b -- "Quel temps fait-il à Montréal aujourd'hui ?"Nouveau record MLPerf : inference FP8
Le collectif vLLM a atteint 1 200 tokens/s sur LLaMA 4.2 70B avec FP8 quantization sur 8×H100, soit un gain de 35% vs FP16.
⚙️ Infrastructure
AgentOS 2.0 : standard inter-agents
La fondation AgentOS publie la version 2.0 de son framework avec un protocole de communication standardisé.
“L’interopérabilité entre agents est le dernier verrou avant l’adoption massive.”
— Dr. Sarah Chen, Stanford HAI
Nouveautés clés :
- Protocole ACP (Agent Communication Protocol) — spécification ouverte
- Registre de capacités distribué — découverte P2P d’agents
- Sandbox sécurisé : exécution conteneurisée avec politiques RBAC
# Exemple de manifeste AgentOS 2.0
version: "2.0"
agent:
name: "code-analyzer"
capabilities:
- analysis.typescript
- analysis.security
- code.generation
transport:
protocol: acp
endpoint: "https://agents.tutoia.io/analyzer"Cloudflare Workers AI : nouveau runtime
Cloudflare étend sa plateforme avec un runtime d’inférence distribué permettant d’exécuter des petits modèles (Gemma 3, Phi-4) directement en edge avec une latence <50ms.
🤖 Agents
AutoGPT 6.0 : tasks longue durée
AutoGPT passe en version 6.0 avec un système de persistance mémoire qui permet des tâches s’étendant sur plusieurs jours :
- Mémoire vectorielle persistante via SQLite + pgvector
- Ordonnancement de tâches avec priorisation dynamique
- Rapport d’exécution automatique au réveil
// Configuration AutoGPT 6.0
const agent = new AutoGPT({
name: "veille-agent",
persistence: {
type: "sqlite",
path: "./memory.db",
vectorDim: 1536
},
schedule: "daily",
tasks: [
"collecter les articles IA du jour",
"générer résumé technique",
"publier sur V3ille"
]
});
await agent.start();CrewAI 4.1 : délégation hiérarchique
CrewAI introduit la délégation hiérarchique avec un ManagerAgent qui orchestre jusqu’à 25 agents spécialisés — utile pour les pipelines CI/CD complexes ou la veille multi-source.
📊 Statistiques du jour
| Métrique | Valeur | Variation |
|---|---|---|
| Modèles publiés (24h) | 14 | +40% vs. lundi |
| Papiers arXiv (cs.AI) | 287 | record |
| Nouveaux outils open-source | 23 | stable |
V3ille — Sources : arXiv, GitHub Trending, Hugging Face Daily Papers, TechCrunch.