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Des validateurs IA peuvent respecter tous les protocoles tout en validant collectivement une transition sémantiquement invalide, un nouveau risque pour les systèmes multi-agents.
Un système agentic automate la méta-analyse, de la recherche littéraire au calcul des effets, avec précision humaine.
Un framework multi-agents qui externalise l'état de recherche pour éviter les boucles répétitives et améliorer la complétude des réponses.
À mesure que les agents autonomes prolifèrent, la question de leur gouvernance interne devient critique pour les organisations.
Une nouvelle méthodologie d'évaluation montre que les règles de déploiement, et non les modèles seuls, déterminent causalement les comportements collectifs dangereux en IA multi-agents.
Un framework multi-agents transforme une description en langage naturel en formulation mathématique et code prêt à l'emploi pour la recherche opérationnelle.
Des chercheurs proposent GaP, un cadre multi-agents qui génère des graphes de calcul pour piloter des robots dans des tâches industrielles à forte variabilité géométrique.
Un papier arXiv tente de cartographier l'écosystème de l'IA agentique : architectures, patterns, défis et état de l'art.
Une approche formelle pour synchroniser le raisonnement latent entre agents via la fusion de KV-cache, inspirée des structures de données CRDT.
Une approche multi-agents légère intégrée à l'API de vLLM permettrait de dépasser les performances des grands modèles frontier sans coût supplémentaire.
Des chercheurs proposent ANIS, un système immunitaire intégré directement dans la boucle cognitive des agents IA pour contrer les attaques à l'exécution.
Murmur propose une infrastructure légère permettant à plusieurs agents de codage de communiquer via un bus de messages commun.