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Le Centre d'actualités HTX fournit les derniers articles et analyses approfondies sur "Agent", couvrant les tendances du marché, les mises à jour des projets, les développements technologiques et les politiques réglementaires dans l'industrie crypto.

Comment utiliser les Dynamic Workflows de Claude pour effectuer des recherches approfondies

L’article explore comment utiliser la fonctionnalité **Dynamic Workflows** de Claude Code pour mener des recherches approfondies. L’auteur explique que les recherches techniques présentent souvent des pièges, car l’abondance d’informations peut brouiller les conclusions. Bien que l’IA excelle dans l’exécution et la synthèse, elle a tendance à se perdre dans les détails et manque de capacité à faire des liens transversaux. **Dynamic Workflows** permet à l’IA de concevoir automatiquement un flux de travail adapté à une tâche avant de l’exécuter, intégrant des mécanismes de validation, de convergence des résultats et de vérification contradictoire. La fonction est accessible via la commande `/deep-research` dans Claude Code, mais consomme beaucoup plus de tokens qu’une conversation standard. L’article détaille six modes de flux intégrés : 1. **Routeur (Classify-and-Act)** : Un agent central dirige la tâche vers l’agent spécialisé le plus adapté. 2. **Diviser-fusionner (Fan-out & Merge)** : La tâche est divisée en sous-tâches parallèles, dont les résultats sont ensuite fusionnés. 3. **Vérification contradictoire (Adversarial Verification)** : Plusieurs agents contestent une conclusion pour en valider la solidité. 4. **Générer-filtrer (Generate & Filter)** : Plusieurs solutions sont générées, puis filtrées selon des critères stricts. 5. **Tournoi (Tournament)** : Les propositions sont comparées par paires pour sélectionner la meilleure. 6. **Boucle (Loop)** : Le processus itère jusqu’à ce que des critères de validation soient satisfaits. L’auteur compare ces flux à son propre système de recherche, notant que la version officielle ajoute une **décomposition préalable des problèmes**, une **évaluation de la crédibilité des sources**, une **suppression des doublons par vote** et une **production orientée vers l’objectif initial**. Cela résout des problèmes courants comme la dérive des objectifs, l’arrêt prématuré, la pollution du contexte et les biais de confirmation. En conclusion, **Dynamic Workflows** structure le processus de recherche, réduisant le nombre d’interactions nécessaires et améliorant la profondeur et la fiabilité des analyses. Cependant, certaines limites persistent, comme la difficulté à valider des faits en dehors des sources officielles, le manque de créativité véritablement transversale, et la complexité à concevoir et vérifier des solutions pratiques ou à adapter la synthèse à différents publics.

marsbit06/09 03:13

Comment utiliser les Dynamic Workflows de Claude pour effectuer des recherches approfondies

marsbit06/09 03:13

Fondateur de Baixing : Mes 14 expériences d'utilisation de Claude Code

Fondateur de 百姓网 partage 14 expériences d'utilisation de Claude Code : Concentrez-vous sur un outil principal comme Claude Code et maîtrisez ses raccourcis clés. Utilisez la saisie vocale. Pour un nouveau projet, commencez par un fichier PROJECT.md structuré. Privilégiez le mode agents par défaut et intégrez-le avec GitHub et Cloudflare pour l'infrastructure. Séparez clairement le code humain (comme CLAUDE.md) du code généré par l'IA. Utilisez le glisser-déposer pour les fichiers multimédias. Centralisez votre système de mémoire dans ~/.claude/ et versionnez-le avec Git. Développez et améliorez continuellement des Skills, en les sauvegardant également dans Git. Pour les tâches complexes, utilisez ultracode. Faites circuler la documentation entre les agents via Git pour une bonne passation. Enfin, considérez Claude Code comme un partenaire autonome (un cheval) à qui l'on donne un objectif et des limites, plutôt que comme un simple outil passif (une voiture).

链捕手06/08 12:56

Fondateur de Baixing : Mes 14 expériences d'utilisation de Claude Code

链捕手06/08 12:56

J'ai mis un an à découvrir la vérité déchirante sur les paiements par Agent

Depuis un an, j'ai travaillé sur l'infrastructure pour l'économie des agents, échangeant avec Stripe, Visa, Coinbase, Google et des startups. La demande réelle est faible, avec des problèmes structurels pour les jeunes entreprises. Stripe a vu un fort intérêt pour sa documentation sur les agents, mais peu de transactions. Visa exige un processus KYC de 3 à 9 mois et un seuil de revenus élevé, accessible seulement aux géants comme Amazon. Les chiffres de Coinbase sur les transactions d'agents semblent gonflés par rapport à l'analyse indépendante. **Agent vs Commerçant** : Les tests montrent que l'expérience d'achat par IA pour des produits visuels (vêtements, électronique) est inférieure aux interfaces e-commerce traditionnelles. Le format conversationnel est un recul. Les agents excellent pour comprendre les besoins, mais ne remplacent pas la comparaison visuelle. La demande des marchands est défensive (optimisation pour les agents), pas essentielle. Les niches potentielles (livraison de repas, interfaces complexes) nécessitent une distribution de masse, dominée par les géants. **Agent vs API** : Les développeurs utilisent déjà des API avec des abonnements. L'argument des micropaiements en crypto pour réduire les coûts est contourné par le prépaiement. Le vrai frein est le modèle économique des grands fournisseurs SaaS, basé sur des contrats annuels. Le marché de niche des petits services existe, mais les développeurs ont une faible volonté de payer. Les opportunités sont en dehors des principaux services. **Agent vs Agent** : Ce modèle est encore théorique, sans volume significatif. Il nécessiterait une infrastructure de paiement dédiée pour des transactions ultra-rapides entre machines. C'est un pari à long terme, pas le marché actuel. **Agent vs Finance** : C'est la seule catégorie avec une demande existante. L'intégration d'IA dans les workflows financiers est une évolution naturelle, permettant de nouvelles capacités (rééquilibrage autonome). La concurrence est cependant féroce avec les institutions établies. **Le véritable enjeu** : Les géants construisent par stratégie défensive, ayant des ressources illimitées. Les startups doivent trouver le marché actuel. Le problème central n'est pas le paiement, mais la **coordination** entre agents et humains (vérification du travail, règlement). La coordination à grande scale générera le besoin de règlement. Les entreprises résolvant la coordination absorberont la fonction paiement, et non l'inverse. Notre parcours nous a conduits vers un autre domaine, en dehors de ces quatre catégories, où l'activité est réelle, croissante et insuffisamment servie.

marsbit06/06 10:25

J'ai mis un an à découvrir la vérité déchirante sur les paiements par Agent

marsbit06/06 10:25

Guide du mode Goal de Codex : comment inciter l'IA à poursuivre un objectif spécifique

**Titre : Guide de l'utilisation du mode Goal de Codex : Comment faire avancer l'IA vers un objectif concret** **Résumé en français :** Le mode Goal (/goal) de Codex transforme l'outil d'un assistant codant à requêtes ponctuelles en un agent exécutant capable de travailler de manière autonome sur un objectif à long terme, pendant des heures ou des jours. La clé du succès réside dans la définition d'un **critère de sortie clair et vérifiable** (ex : "réduire le temps de déploiement de 30%", "LCP sous 2.5 secondes"), permettant à Codex de savoir quand s'arrêter. Il est crucial de fournir des **orientations et des outils** pour guider ses efforts et mesurer les progrès dans un **environnement de test réaliste**, proche de la production. L'article met en garde contre les **objectifs visuels** purs ("reproduire un UI pixel-perfect"), qui peuvent mener à des impasses. Il recommande de les décomposer en spécifications fonctionnelles ou en checklist. Pour les tâches longues, un **suivi des progrès** via commits, PR brouillons, rapports ou notifications est essentiel. Enfin, une fois l'objectif atteint, une **phase de revue et de nettoyage** du code est nécessaire pour éliminer les tentatives infructueuses laissées en chemin. Le mode Goal représente ainsi un changement de paradigme : le développeur ne se contente plus de rédiger des prompts, mais **définit des objectifs, configure l'environnement et gère un agent d'exécution** pour des projets ambitieux.

marsbit06/06 08:15

Guide du mode Goal de Codex : comment inciter l'IA à poursuivre un objectif spécifique

marsbit06/06 08:15

Huawei Cloud ne fait pas de guerre des prix sur les Tokens, Zhou Yuefeng veut changer la façon de gagner dans le cloud AI

"Je ne me soucie pas vraiment du nombre total de tokens, ni du chiffre d'affaires total." Lors de la conférence INSPIRE 2026 de Huawei Cloud, Zhou Yuefeng, administrateur de Huawei et PDG de Huawei Cloud, a clairement défini la priorité stratégique actuelle : se concentrer sur l'amélioration de la productivité réelle derrière chaque token, plutôt que de participer à la guerre des prix sur le marché chinois du cloud IA. Contrairement aux concurrents comme Alibaba Cloud et Volcano Engine qui mettent en avant le volume d'appels de tokens et les revenus MaaS, Huawei Cloud adopte une approche différente basée sur trois piliers. Premièrement, une voie de calcul entièrement autonome et localisée (ascendante, Kunpeng), construisant un "deuxième plan de calcul" indépendant de l'écosystème NVIDIA. Deuxièmement, une focalisation commerciale sur les entreprises publiques et les secteurs clés (gouvernement, finance) via son cloud hybride, en proposant un modèle équilibrant souveraineté des données et partage de la puissance de calcul. Troisièmement, une stratégie open source agressive pour son écosystème logiciel. Le cœur de sa nouvelle offre est le paradigme "Agentic Infra", qui déplace la concurrence de la vente de tokens vers la vente de capacités productives pour les agents IA. Huawei Cloud a lancé une série de nouveaux produits (AICS, AMS, CCE Volcano Next, AgentSphere, ModelArts Next, AgentArts/openJiuwen) conçus pour résoudre les défis techniques du déploiement des agents en entreprise. Son pari distinctif réside dans les "zones industrielles spécialisées", comme celles pour la santé intelligente (en partenariat avec l'hôpital Ruijin) et l'intelligence incarnée (plateforme CloudRobo). L'objectif est de mesurer la valeur de l'IA par des gains concrets : meilleur diagnostic dans les hôpitaux régionaux, efficacité accrue dans la finance, etc. En résumé, Huawei Cloud évite la mer rouge des prix du MaaS. Sa stratégie combine une infrastructure de calcul localisée, un écosystème open source, le cloud hybride pour les entreprises et les solutions "Agentic Infra" centrées sur l'industrie. Elle parie sur le futur marché des infrastructures sous-jacentes qui supporteront les agents IA productifs, une voie plus complexe mais potentiellement décisive pour répondre aux besoins réels de l'IA industrielle en Chine.

marsbit06/06 05:51

Huawei Cloud ne fait pas de guerre des prix sur les Tokens, Zhou Yuefeng veut changer la façon de gagner dans le cloud AI

marsbit06/06 05:51

De l’interdiction de Doubao à l’embrassement de Honor : pourquoi WeChat a-t-il soudainement changé d’avis ?

De la censure de "Doubao" à l'ouverture : pourquoi WeChat change soudainement de stratégie ? WeChat, l'application de messagerie géante de Tencent, opère un virage à 180 degrés. Après avoir strictement bloqué pendant un an les assistants IA des fabricants de téléphones (comme le téléphone "Doubao" de ByteDance fin 2025), il coopère désormais officiellement avec Huawei, Honor, Xiaomi, OPPO et vivo via un protocole dit "A2A" (Agent-to-Agent). Cette technologie permet aux assistants intelligents intégrés au système (comme YOYO d'Honor) de transmettre des commandes vocales à WeChat, qui les exécute en interne pour envoyer des messages ou passer des appels, sans "simuler des clics" sur l'interface. Ce revirement s'explique par la pression concurrentielle. Tencent, en retard dans la course aux grands modèles d'IA face à ByteDance et Alibaba, mise sur son atout majeur : l'écosystème WeChat et ses millions de mini-programmes. Pour que son futur "agent IA" intégré à WeChat devienne l'assistant dominant, il doit cependant pouvoir être accessible depuis l'assistant système du téléphone, première porte d'entrée naturelle des utilisateurs. Le protocole A2A lui permet de contrôler ce flux tout en gardant la maîtrise de ses données et de son écosystème. Les fabricants, de leur côté, acceptent ce compromis. La voie de la "simulation de clics" (GUI Agent) s'est révélée infructueuse et sujette à des blocages. L'A2A, bien que limité à des fonctions de base pour l'instant, leur offre une porte d'entrée légitime et sécurisée (basée sur une double autorisation utilisateur/application) dans WeChat. Cela leur permet d'enrichir les capacités de leurs propres assistants IA, de collecter des données d'usage précieuses et de rester compétitifs face aux géants de l'IA. Ainsi, cette coopération est une alliance tactique et prudente. Tencent sécurise son influence dans l'ère de l'IA en s'ouvrant aux entrées système, tandis que les fabricants consolident leur rôle d'opérateurs d'écosystèmes IA locaux. La bataille pour le contrôle de l'interface utilisateur ultime et des données de l'IA mobile ne fait que commencer.

marsbit06/06 01:54

De l’interdiction de Doubao à l’embrassement de Honor : pourquoi WeChat a-t-il soudainement changé d’avis ?

marsbit06/06 01:54

Near fait son retour sur la scène de l'IA : Transformation en blockchain publique après des difficultés de paie, les Agents et la confidentialité deviennent les nouvelles opportunités de croissance

Near, fondé en 2017 par Illia Polosukhin (co-auteur de l'article Transformer) et Alexander Skidanov, est né d'un problème pratique : une startup IA ne pouvait pas payer ses développeurs internationaux en raison des limites des systèmes de paiement transfrontalier. Cette contrainte a conduit à la création d'une blockchain performante. Après des débuts difficiles dans un paysage concurrentiel, Near a trouvé un nouvel élan en 2024, recentrant sa stratégie sur l'IA et l'abstraction inter-chaînes via son système "Near Intents". Ce mécanisme permet aux utilisateurs (ou aux agents IA) d'exprimer simplement leur intention de transaction (ex: échanger du BTC contre de l'ETH sur une autre chaîne), tandis qu'un réseau de "solveurs" calcule et exécute le meilleur parcours. Cette innovation a généré plus de 200 milliards de dollars de volume transfrontalier et plus de 33 millions de dollars de frais. Parallèlement, Near a introduit des "Intentions Confidentielles" pour les échanges privés, répondant à la demande croissante de confidentialité en DeFi. Ces transactions, qui masquent les montants et les directions avant règlement, représentent déjà plus de 40% du volume récent sur le réseau, attirant les gros investisseurs mais soulevant aussi des questions potentielles de régulation. Ainsi, Near revient à ses racines liées à l'IA, en combinant abstraction des chaînes, intents et confidentialité pour se positionner dans l'économie des agents intelligents et construire un nouvel écosystème.

marsbit06/05 12:56

Near fait son retour sur la scène de l'IA : Transformation en blockchain publique après des difficultés de paie, les Agents et la confidentialité deviennent les nouvelles opportunités de croissance

marsbit06/05 12:56

Après avoir attiré l'attention d'IBM, three a multiplié sa valeur par 50

Un message de collaboration avec IBM a propulsé le projet Solana three.ws sur le devant de la scène, faisant bondir son jeton THREE de plus de 50 fois, passant d'une capitalisation d'environ 300 000 $ à plus de 16 millions. Three.ws se présente comme la "couche d'agents 3D pour l'internet", visant à libérer les agents IA des boîtes de discussion en leur donnant un corps, une mémoire, une identité et un portefeuille numérique. Le projet permet aux développeurs de créer des personnages 3D interactifs, de les équiper de modèles de langage et de compétences, et de les intégrer facilement dans des sites web via un composant, un peu comme une vidéo YouTube. L'architecture technique repose sur quatre couches : la couche de visualisation (affichage 3D), la couche Agent (cerveau, mémoire, compétences), une couche d'identité optionnelle (passerelle numérique sur blockchain) et une couche d'intégration pour le déploiement. Les partenariats stratégiques avec AWS Marketplace et IBM sont clés pour son adoption en entreprise. AWS facilite l'achat et la facturation via les comptes existants des clients, tandis qu'IBM fournira ses technologies d'IA d'entreprise (comme les modèles Granite) et ses canaux commerciaux. L'objectif est de transformer ces agents 3D démonstratifs en services gérables et déployables pour les entreprises, au-delà du simple coup médiatique généré par l'annonce IBM.

foresightnews_api06/05 04:30

Après avoir attiré l'attention d'IBM, three a multiplié sa valeur par 50

foresightnews_api06/05 04:30

La fusion de Codex et de ChatGPT marque le début d'une refonte complète des outils de programmation

OpenAI annonce une réorientation stratégique majeure en fusionnant ChatGPT, Codex et son navigateur Atlas en une super-application de bureau unique. Ce changement signale que l'entreprise considère désormais Codex, son outil axé sur l'exécution de tâches, comme le produit d'avenir, plutôt que ChatGPT, centré sur le dialogue. La croissance rapide de Codex, avec plus de 5 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, est portée par son adoption au-delà des développeurs. Analystes, gestionnaires, marketeurs et autres professionnels l'utilisent pour automatiser des travaux complexes comme l'analyse financière ou la création de contenu. La valeur perçue par les entreprises réside dans sa capacité à *exécuter* le travail, pas seulement à en discuter. Pour accompagner cette évolution, OpenAI introduit des plugins spécialisés pour différents métiers (analyse de données, vente, conception, etc.) et des fonctionnalités comme "Sites", qui transforme automatiquement des documents en sites web interactifs. L'ambition ultime est de redéfinir l'interaction logicielle : l'IA comprend l'objectif de l'utilisateur et orchestre elle-même les outils pour l'atteindre, agissant comme un véritable "collaborateur numérique".

marsbit06/04 11:37

La fusion de Codex et de ChatGPT marque le début d'une refonte complète des outils de programmation

marsbit06/04 11:37

ChatGPT pourrait bientôt disparaître

OpenAI vient d'annoncer lors de sa conférence *Intelligence at Work* l'intégration prochaine de Codex, son application dédiée aux tâches productives, directement dans l'application ChatGPT. Cette fusion, qui interviendra dans les prochaines semaines, marque une étape clé dans la transformation de ChatGPT d'un outil de conversation en une « super-application » ou plateforme agentique unifiée. Cette décision s'appuie sur le succès rapide de Codex, qui compte désormais 5 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, avec une croissance trois fois plus rapide chez les professionnels non-développeurs. Financièrement, les produits entreprise comme Codex représentent déjà 40% des revenus d'OpenAI. La stratégie est claire : évoluer du « chat » vers l'« exécution ». L'objectif ultime est de combiner ChatGPT (compréhension), Codex (exécution via des agents) et le navigateur Atlas (accès web) en une seule interface permettant d'accomplir des tâches complexes sur simple instruction verbale. Pour renforcer Codex, OpenAI a dévoilé trois grandes mises à jour : des *plugins* d'agents pour six rôles métiers intégrant des outils comme Salesforce ou Figa, la fonction *Annotations* pour modifier du contenu directement dans son contexte original, et *Sites* pour générer des applications web partageables depuis n'importe quel projet. L'article souligne que cette course a été largement motivée par le succès du concurrent Claude Code d'Anthropic, qui a forcé OpenAI à rattraper son retard dans le domaine de la programmation assistée par IA. Si Claude Code reste souvent perçu comme plus performant, Codex le concurrence sur le prix et les limites d'utilisation. En interne, cette fusion ressemble moins à ChatGPT absorbant Codex qu'à l'inverse : l'équipe et la vision produit de Codex prennent le lead sur l'avenir de la plateforme. Le nom ChatGPT, actif de marque immense, restera probablement, mais son essence évoluera fondamentalement vers un assistant exécutant capable de travailler en autonomie.

marsbit06/03 23:56