La Fondation Linux a lancé l’Agentic AI Foundation (AAIF) avec les contributions d’Anthropic, Block et OpenAI pour normaliser les agents d’IA et empêcher les produits incompatibles. Basée sur la communauté open source, l’initiative vise à favoriser l’interopérabilité grâce à des protocoles et des cadres partagés donnés lors du lancement. Les systèmes d’IA évoluent des chatbots vers des agents orientés action qui interagissent avec les outils et les données. La Linux Foundation a créé l’AAIF en tant que plateforme neutre pour les projets open source axés sur ces agents. Cette configuration répond au risque de fragmentation lorsque les systèmes propriétaires enferment les utilisateurs dans des écosystèmes spécifiques. Les dons initiaux constituent l’essentiel des ressources de l’AAIF. Anthropic a fourni son Model Context Protocol (MCP), qui standardise les connexions entre les modèles, les agents, les outils et les sources de données. Block a contribué à Goose, un framework d’agent open source utilisé en interne pour diverses tâches. OpenAI a fait don d’AGENTS.md, un fichier d’instructions simples que les développeurs ajoutent aux référentiels pour guider le comportement des outils de codage d’IA. Ces éléments servent de composants fondamentaux pour créer des agents d’IA compatibles. Les membres qui ont rejoint l’AAIF dès sa création incluent AWS, Bloomberg, Cloudflare et Google. Leur participation témoigne d’un large engagement de l’industrie en faveur de l’élaboration de normes communes. Cette collaboration garantit que les agents IA fonctionnent de manière fiable sur différentes plates-formes et fournisseurs. La structure de la fondation prend en charge le développement continu de protocoles qui permettent une intégration transparente, réduisant ainsi le besoin de solutions personnalisées dans chaque projet. L’ingénieur OpenAI, Nick Cooper, a décrit les protocoles comme un langage partagé pour les agents et les systèmes. Il a déclaré : « Nous avons besoin de plusieurs [protocols] de négocier, de communiquer et de travailler ensemble pour apporter de la valeur aux gens, et ce type d’ouverture et de communication est la raison pour laquelle il ne s’agira jamais d’un seul fournisseur, d’un seul hôte, d’une seule entreprise. Cette perspective met en évidence la manière dont les protocoles standardisés éliminent les efforts d’intégration redondants de la part des développeurs. Cooper a souligné que divers protocoles permettent une collaboration flexible entre divers composants d’IA de différents fournisseurs. Jim Zemlin, directeur exécutif de la Linux Foundation, a exposé les objectifs de la fondation lors des discussions de lancement. Il a déclaré : « En regroupant ces projets dans le cadre de l’AAIF, nous sommes désormais en mesure de coordonner l’interopérabilité, les modèles de sécurité et les meilleures pratiques spécifiquement pour les agents d’IA. » Zemlin a comparé cette approche aux piles propriétaires fermées, où les connexions, les comportements et l’orchestration restent confinés à des plates-formes limitées. L’AAIF coordonne les efforts visant à établir des méthodes uniformes pour les interactions entre agents, garantissant des mesures de sécurité et des directives opérationnelles cohérentes dans toutes les mises en œuvre. Block, la société de technologie financière qui exploite Square et Cash App, est entrée dans le domaine des infrastructures d’IA via Goose. Brad Axen, responsable technique de l’IA, a expliqué son utilisation interne par des milliers d’ingénieurs chaque semaine pour le codage, l’analyse des données et la documentation. Axen a noté que l’open source de Goose démontre la capacité du framework à rivaliser avec les agents propriétaires dans des environnements à grande échelle. Il a dit TechCrunch« Le diffuser dans le monde nous donne un endroit où d’autres personnes peuvent venir nous aider à l’améliorer. » Axen a ajouté : « Nous avons de nombreux contributeurs issus de l’open source, et tout ce qu’ils font pour l’améliorer revient à notre entreprise. » En faisant don de Goose à l’AAIF, Block bénéficie d’une exposition aux tests et améliorations de la communauté. Le framework s’intègre aux normes partagées telles que MCP et AGENTS.md, illustrant l’objectif de la fondation en matière de développement d’agents modulaires. Le don de MCP par Anthropic cible la couche de protocole pour les intégrations d’IA. MCP fournit une méthode standardisée pour relier les modèles d’IA à des outils, données et applications externes, évitant ainsi la création de nombreux adaptateurs personnalisés. David Soria Parra, co-créateur de MCP, a partagé l’aspiration à une utilisation généralisée. Il a déclaré à TechCrunch : « L’objectif principal est d’avoir suffisamment d’adoption dans le monde pour que ce soit la norme de facto. » Parra a poursuivi : « Nous sommes tous mieux lotis si nous disposons d’un centre d’intégration ouvert où vous pouvez créer quelque chose une seule fois en tant que développeur et l’utiliser sur n’importe quel client. » Le transfert de MCP à la Linux Foundation garantit une gestion neutre, empêchant la domination d’un seul fournisseur. Cette décision s’aligne sur l’accent mis par l’AAIF sur les normes d’agent, distinct des projets existants de la fondation comme PyTorch, Ray et Kubernetes, qui couvrent des outils d’IA et de développement plus larges. AGENTS.md d’OpenAI fonctionne comme un simple fichier de configuration placé dans des référentiels de code. Il indique aux assistants de codage de l’IA les actions et comportements autorisés au sein de cette base de code. Cet outil favorise les interactions prévisibles entre les agents d’IA et les environnements de développement, facilitant ainsi une automatisation plus sûre et plus efficace. Combiné avec MCP et Goose, AGENTS.md contribue à un ensemble cohérent d’éléments constitutifs pour les écosystèmes d’agents. L’AAIF fonctionne selon un modèle de fonds dirigés, dans lequel les cotisations des entreprises soutiennent ses activités. Zemlin a précisé que les contributions financières ne confèrent pas de contrôle sur les orientations du projet. Des comités techniques de pilotage déterminent les feuilles de route et les priorités. Ce modèle de gouvernance maintient l’ouverture et une prise de décision fondée sur le mérite. L’expérience de la Linux Foundation avec des projets majeurs éclaire la structure de l’AAIF, en mettant l’accent sur l’évolution axée sur la communauté par rapport aux mandats d’entreprise. Les indicateurs de l’efficacité de l’AAIF comprennent le taux d’adoption de ses normes et leur intégration dans les agents fournisseurs à l’échelle mondiale. Zemlin a décrit l’un des premiers indicateurs de réussite comme « le développement et la mise en œuvre de normes partagées utilisées par les agents des fournisseurs du monde entier ». Pour Cooper, les progrès continus impliquent un raffinement actif. Il a exprimé : « Je ne veux pas que ce soit une chose stagnante. Je ne veux pas que ces protocoles fassent partie de cette fondation, et c’est là qu’ils sont restés pendant deux ans. Ils devraient évoluer et accepter continuellement de nouvelles contributions. » Ces mesures suivent la manière dont des protocoles tels que MCP et des frameworks tels que Goose influencent les déploiements d’IA dans le monde réel. Même dans le cadre d’une gouvernance ouverte, une mise en œuvre particulière peut s’avérer prédominante en raison d’un déploiement rapide ou d’une utilisation élevée. Zemlin a fait référence à des précédents historiques en open source. Il a cité Kubernetes, qui a gagné en popularité dans l’orchestration de conteneurs grâce à des performances et une adoption supérieures plutôt qu’à l’imposition du fournisseur. Zemlin a déclaré que « la domination émerge du mérite et non du contrôle des fournisseurs ». Cette dynamique profite aux développeurs et aux entreprises en minimisant le développement de connecteurs personnalisés, en standardisant les comportements des agents dans les bases de code et en facilitant les déploiements dans des paramètres sécurisés. Les projets fondamentaux (MCP pour les connexions, AGENTS.md pour les instructions et Goose pour les frameworks) visent à créer un écosystème dans lequel les agents d’IA se combinent de manière modulaire. Cela correspond aux technologies interopérables qui constituent la base du Web moderne, permettant à des composants provenant de diverses sources de fonctionner ensemble sans barrières propriétaires. Les efforts de l’AAIF se concentrent sur l’orchestration spécifique aux agents, les protocoles de sécurité et les normes d’intégration pour prendre en charge cet environnement interconnecté.
