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Le cœur de la concurrence en matière d'agents IA se déplace du modèle de langage de grande taille lui-même vers les systèmes d'ingénierie périphérique. La transition de Harness à Loop signifie que la conception des systèmes évolue d'une architecture statique dédiée à l'exécution d'une tâche unique vers une boucle dynamique d'auto-évolution reposant sur les retours d'exécution, ce qui remodèle profondément la division du travail et la relation de collaboration entre l'humain et la machine.

Les pratiques technologiques des principales entreprises Internet chinoises en 2026 montrent que les applications d'IA passent globalement d'un appel de modèle isolé (comme le coding) à un écosystème d'agent IA englobant la R&D, l'infrastructure et les chaînes de consommation complexes. Cela signifie que la valeur fondamentale de l'IA évolue, passant de l'amélioration de l'efficacité des outils à une exécution complète des services et à une restructuration commerciale.

La construction de la mémoire des agent IA évolue d'un « historique conversationnel personnalisé » vers une « gouvernance sémantique partagée des entrepôts de données d'entreprise ». Cette transition signifie que la barrière essentielle pour les multi-Agent verticaux ne réside plus dans la mémorisation des préférences des utilisateurs, mais dans la manière de transformer les connaissances d'entreprise fragmentées au sein des entrepôts de données, du code et des documents en actifs structurés, vérifiables et dont les conflits peuvent être résolus.