Recherche

Recherche système pour agents de production.

Nos axes de recherche précèdent la livraison : mémoire, personnalité agent, outils natifs protocole, jeux d'évaluation et connaissance en boucle fermée.

Axes de recherche

Personnalité synthétique Distillation de compétence Mémoire agent Connaissance en boucle fermée Runtime d'orchestration de conversation Tableaux de bord IA-natifs Widgets prompt-natifs Interfaces d'agents en production

En cours

Personnalité synthétique

La fondation. Croyances, valeurs et refus stables qui définissent ce qu'est un agent — invariants quel que soient l'utilisateur, la session ou le contexte.

Antécédents · S'appuie sur Constitutional AI (Anthropic, 2022), Sleeper Agents (Anthropic, 2024), les benchmarks de cohérence de persona et RLAIF.

En cours

Distillation de compétence

L'axe formation. Un agent éduqué transforme sa compétence tacite en documents de compétence transférables qu'un agent vierge peut exécuter à partir de zéro — via une boucle mentor-apprenti durcie par une suite de régression.

Antécédents · S'appuie sur la distillation de connaissance et de contexte, les bibliothèques de compétences (Voyager, Eureka), l'apprentissage par compagnonnage et la discipline des tests d'or.

Brouillon

Mémoire agent

La couche relation 1:1. Comment un agent s'adapte au contexte, aux préférences et au style de travail d'un utilisateur précis — sans compromettre sa fondation.

Antécédents · Dialogue avec MemGPT, LangMem, la littérature sur l'état d'agent et les travaux sur les agents longue durée.

Brouillon

Connaissance en boucle fermée

L'axe croissance. Comment les agents apprennent des interactions de production de tous les utilisateurs — le mécanisme partagé par lequel la capacité se compose dans le temps.

Antécédents · Proche des pipelines RLHF, de la génération automatisée d'évaluations et des pratiques d'évaluation continue.

Brouillon

Runtime d'orchestration de conversation

L'architecture de bout en bout des systèmes d'IA conversationnelle modernes : runtimes agnostiques au modèle, agnostiques au client et pilotés par plugins qui coordonnent intention, contexte, retrieval, outils, raisonnement, réflexion, mémoire et rendu — avec le LLM comme composant interchangeable.

Antécédents · S'appuie sur runtime d'agents, exécution MCP, ingénierie de contexte, RAG, traces OpenTelemetry et raisonnement adaptatif.

Brouillon

Tableaux de bord IA-natifs

Une étude sur les interfaces de tableaux de bord conversationnelles, adaptatives et vivantes — des espaces de travail qui commencent comme une toile vierge avec un seul champ conversationnel et se construisent en temps réel.

Antécédents · Engage l'UI générative, les interfaces conversationnelles, les espaces de travail spatiaux et les systèmes de mémoire persistants.

Brouillon

Widgets prompt-natifs

Composants de tableaux de bord génératifs et conscients du contexte dont la logique et le rendu sont définis par des prompts en langage naturel plutôt que par des configurations codées en dur — surfaces analytiques qui retrouvent, raisonnent, lient et s'adaptent.

Antécédents · S'appuie sur composants UI génératifs, liaison sémantique, rendu adaptatif et politiques de cache intelligentes.

Brouillon

Interfaces d'agents en production

La surface de chat comme console d'opération — bases de connaissances branchées, outils connectés, agents sur un roster, avec visibilité en temps réel sur le budget contexte, la consommation de jetons, le choix du modèle et des opportunités d'économies concrètes.

Antécédents · S'appuie sur AI-SDK Elements, registres d'outils MCP, observabilité d'agents et routage de modèles.