Je n’arrête pas de commencer par « dans le monde post-OpenClaw », mais c’est important.
C’était le point de bascule. C’est là que le public a commencé à piger ce que certains d’entre nous racontent depuis 5 ans.
Allez, c’est parti.
Dans le monde post-OpenClaw, j’ai plus de mal à prendre au sérieux les nouveaux frameworks d’agents, sauf s’ils sont capables de résoudre des problèmes à long terme.
On a maintenant des task runners. On a des couches d’orchestration, des routeurs d’outils, des graphes de workflow, des chaînes de prompts, des boucles de retry, et toutes les variantes du « le modèle appelle le truc ».
Le train est parti. Quelqu’un a ramené une machine à fumée et des jello shots, et bon... vous voyez le genre.
Notre niche est passée d’un truc sur lequel seules quelques personnes très talentueuses bossaient sérieusement, à un truc que tout le monde pense pouvoir faire.
Je ne vais pas blâmer tout le monde. Tout le monde me va. J’aime tout le monde. Enfin, pour la plupart.
Mais c’est le signe que ceux d’entre nous qui poussent la technologie depuis le début... doivent pousser encore un peu plus fort.
Maîtriser la continuité
Alors, on va où maintenant ?
Au niveau prosumer pour les devs, le gros problème non résolu n’est pas de savoir si un agent peut accomplir une tâche, mais s’il peut garder le cap quand le travail s’étale sur des heures, des jours ou des semaines.
C’est facile pour quelqu’un comme moi de regarder ça et de hurler : « Ouais, c’est réglé. J’en ai construit un pour un tel le mois dernier. » Je pense que beaucoup d’entre nous, qui font ça depuis un moment, le ressentent comme ça.
Mais il n’existe toujours aucune solution de masse qui traite ça de manière significative.
La prochaine génération d’agents polyvalents doit y réfléchir sérieusement. Une simple mémoire ne suffit pas pour qu’un agent garde la structure d’un projet sur de longues périodes.
Il doit se rappeler pourquoi une décision a été prise sans transformer chaque message précédent en carton mouillé. Il doit passer le travail d’un agent à un autre sans perdre les contraintes, les invariants, ou la raison pour laquelle ce travail comptait au départ.
C’est un point où les choses sont devenues intéressantes en 2026.
Amenez votre agent, prenez l’outil
Un autre point consiste à remettre en question les vieilles hypothèses.
Auparavant, on partait du principe que vous vous abonniez à un genre de système d’agents spécialisés. Cet agent faisait quelque chose, puis rentrait chez lui.
Les agents étaient des spécialistes, et il vous en fallait quelques-uns, peut-être une douzaine, pour gérer vos charges de travail IA.
Ce qui est excitant, c’est la façon dont ça change.
Aujourd’hui, vous avez un agent que vous aimez. Cet agent se connecte à d’autres outils, dont certains ont peut-être leurs propres agents. Mais vous savez ce qu’ils n’ont pas besoin ?
D’une pile d’inférence dédiée.
Du point de vue d’un ingénieur logiciel qui construit des workflows IA, c’est monumental. Ça veut dire que vous n’avez plus besoin d’engager un fournisseur d’inférence pour chaque offre que vous lancez.
La formule devient beaucoup plus simple :
Amenez votre agent.
Prenez ce joli petit outil.
Branchez-moi ça.
Vous savez ce que ça veut dire, sinon ?
On peut recommencer à expérimenter.
On peut laisser les applis redevenir une sorte de magie.
D’un coup, les applis d’IA ne coûtent presque plus rien à développer.
Et l’horizon s’ouvre à nouveau pour tout le monde, ce qui me convient parfaitement.
Enfin, globalement.