OpenAI, Anthropic, Alibaba et Hugging Face cèdent quatre nouveaux formats d'agents. Construisez votre agent sur les formats, pas sur le fournisseur
By Surya Pratap
26 octobre 2026
7 min read
AI & Technology
26 octobre 2026
7 min read
Un format neutre par coucheHover to exploreIl y a deux mois, la question ouverte sur les standards d'agents était de savoir si les protocoles qui permettent aux agents de se parler allaient se stabiliser. C'est fait. Cette semaine, la même fondation a accueilli quatre nouveaux projets, et ceux-ci couvrent ce qui se trouve à l'intérieur de votre propre produit : l'appel au modèle, les instructions que suit l'agent, la machine sur laquelle il exécute du code et les environnements dans lesquels vous le testez.
Cet article s'appuie sur l'annonce de l'Agentic AI Foundation du 22 octobre 2026 et sur ses billets consacrés à chaque projet, ainsi que sur la couverture d'Unite.AI. Les chiffres d'adoption sont ceux de la fondation et n'ont pas été vérifiés de façon indépendante. L'analyse à partir de la section 3 est la mienne.
L'Agentic AI Foundation (AAIF) est l'organisme de la Linux Foundation qui héberge déjà MCP, AGENTS.md et A2A. Le 22 octobre, lors d'AGNTCon + MCPCon North America à San José, en Californie, elle a annoncé quatre nouveaux projets :
La fondation a démarré en décembre 2025 avec trois projets. Elle en héberge maintenant dix.
Rangée par couche, la liste cesse de ressembler à une soupe d'acronymes et commence à ressembler à une pile :
Les trois autres, agentgateway, Agent Router et goose, gravitent autour. L'essentiel n'est pas que chaque couche soit achevée. C'est que, pour la plupart d'entre elles, il existe désormais un format neutre évident, et qu'il n'appartient pas au fournisseur dont vous utilisez le modèle.
L'API du modèle était la seule couche que touchait chaque agent et qu'aucun organisme neutre ne gouvernait. Depuis cette semaine, c'est chose faite.
La plupart des agents en phase d'amorçage sont un produit rivé à un seul fournisseur de modèles. MCP avait déjà rendu les outils portables. Restait propriétaire l'appel au modèle lui-même : la forme de la requête, la façon dont reviennent les appels d'outils, les événements de streaming. C'est là que se loge le coût d'un changement de fournisseur et, comme Replit l'a montré la semaine dernière, c'est ce coût qui décide si une guerre des prix joue en votre faveur.
Open Responses vise précisément ce point. Selon la fondation, avec un endpoint conforme, « l'endpoint et l'identifiant du modèle deviennent de la configuration ». Ce n'est pas théorique : d'après la fondation, Databricks Model Serving expose déjà un endpoint Open Responses pour Claude, Gemini et des modèles ouverts, en traduisant chaque requête vers l'API native du fournisseur, et Vercel AI Gateway en propose un aussi.
Deux réserves. D'abord, la forme commune est celle d'OpenAI. Pour la portabilité, ce n'est pas gênant, mais les fournisseurs dotés d'autres fonctionnalités vous parviennent à travers une traduction, et la fondation elle-même demande aux développeurs de signaler « où l'information se perd ». Ensuite, les fonctionnalités propres à un fournisseur arrivent sous forme d'extensions dans leur propre espace de noms : un prompt qui s'appuie sur l'extension d'un fournisseur n'est pas portable du seul fait que la requête l'est.
Placez les appels au modèle derrière une interface au format Responses. Que vous appeliez les fournisseurs directement ou via une passerelle, écrivez la boucle de l'agent pour une seule forme de requête et de réponse. Un second fournisseur devient alors un changement de configuration et une série d'évaluations, pas une réécriture.
Formalisez le savoir-faire en skills, pas dans un immense prompt système. Les instructions, exemples et vérifications d'une tâche, empaquetés en skill, se versionnent, se relisent et se réutilisent d'un produit à l'autre. Celui qui connaît le processus peut le maintenir sans toucher au code de l'agent.
Exécutez le code de l'agent dans un bac à sable remplaçable. Si votre agent lance des commandes ou installe des paquets, jamais sur l'hôte. Encapsulez la création et l'exécution des bacs à sable derrière une seule interface, pour que passer de vos propres conteneurs à un fournisseur hébergé, ou l'inverse, n'affecte pas l'agent.
Traitez une skill tierce comme une dépendance. Une skill peut contenir des scripts, et l'installer lui donne les mêmes accès que l'agent. Figez les versions et relisez ce que vous installez. L'une des entreprises citées par la fondation soumet chaque skill proposée à une relecture humaine avant qu'elle n'atteigne ses agents.
Les protocoles se sont stabilisés en premier
Nous avons couvert la première vague en août, quand A2A a rejoint MCP et AGENTS.md au sein de la même fondation, et expliqué pourquoi un transport standard ne dit rien de la justesse d'un agent. Si vous tenez déjà un AGENTS.md, voyez ce que les plus grands dépôts y écrivent.
Que les chiffres d'adoption soient audités. Plus de 70 plateformes, un million de skills et 280 millions d'installations : ce sont les chiffres de la fondation. Une skill publiée n'est pas forcément une skill utile.
Que « neutre » signifie que les fournisseurs cessent de se concurrencer. Chaque projet a été apporté par une entreprise qui a intérêt à ce que le format se diffuse. Un foyer neutre change qui gouverne un format, pas la raison pour laquelle il a été offert.
Qu'OpenSandbox rende sûr du code non fiable. Le billet de la fondation décrit l'API et les environnements d'exécution, pas la robustesse de l'isolation. L'isolation par conteneur n'équivaut pas à une machine virtuelle distincte ; vérifiez ce que votre environnement garantit réellement.
Qu'il faille adopter les dix. Une équipe de deux personnes a besoin d'un appel au modèle portable, d'un bac à sable si l'agent exécute du code et d'un jeu d'évaluation. Le reste peut attendre qu'un client ou un partenaire le demande.
Le 22 octobre, OpenAI, Anthropic, Alibaba et Hugging Face ont confié Open Responses, Agent Skills, OpenSandbox et OpenEnv à l'Agentic AI Foundation, qui héberge désormais dix projets. Avec MCP, AGENTS.md et A2A, presque chaque couche d'un agent dispose maintenant d'un format neutre qu'aucun fournisseur de modèles ne contrôle seul.
Pour les fondateurs, la conséquence utile, c'est qu'un changement de fournisseur coûte moins cher. La couche qui pesait le plus dans ce coût, l'appel au modèle, est précisément celle qui vient de recevoir une spécification neutre. Construisez sur ces formats maintenant, tant que votre agent est petit, plutôt que de les greffer après coup, quand vos propres conventions se seront répandues dans tout le code.
Ce mois-ci, placez chaque appel au modèle derrière une seule interface au format Responses et faites passer votre jeu d'évaluation sur un second fournisseur, transformez votre plus long prompt système en skill versionnée et assurez-vous que tout code exécuté par votre agent passe par un bac à sable que vous pourriez remplacer.
Sources : Agentic AI Foundation, 22 octobre 2026 — les quatre nouveaux projets, leurs contributeurs et leur description, la liste des dix projets hébergés et la croissance depuis les trois du lancement. Billets de l'AAIF sur Open Responses (le format commun, la prise en charge par Databricks Model Serving et Vercel AI Gateway, les extensions et l'information perdue à la traduction), Agent Skills (les chiffres de plateformes, de skills et d'installations, et l'exemple de relecture humaine) et OpenSandbox (les API de cycle de vie et d'exécution, et les environnements Docker et Kubernetes). Unite.AI — la description d'OpenEnv et le contexte d'AGNTCon + MCPCon. Linux Foundation — la création de la fondation en décembre 2025. L'analyse des sections 3 à 5 est la mienne.
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