Le filThèmes : AgentsRecherche
Des chercheurs proposent un framework qui permet aux LLM de fonctionner en agents asynchrones généraux
1 sourcemis à jour 30 sept.pertinence 3,4 sur5
L’essentiel
Le framework permet de définir des coroutines d’inférence à états mémoire qui se chevauchent. Les modèles Qwen 3.x gèrent la vidéo en flux continu, les jeux vidéo et la surveillance, sans entraînement propre à chaque tâche.
Propagation1 article, publié par HF Daily Papers le 30 sept..
Les sources
1 article
HF Daily PapersCommunauté : fiche de la sourceSource primaire
Hugging FaceGeorge Yakushev, Denis Mazur, Vladimir Bartenev et al.huggingface.co
LLMs are General Asynchronous Agents (site externe)
Modern LLMs are increasingly capable as autonomous agents, but they follow sequential interaction cycles: read, think, reply or call tools, repeat.
Sur les mêmes thèmes
Agents
SkillSeek montre que BM25 rivalise avec la recherche agentique de skills pour les agents
Agents
PUBG Ally, un agent incarné vocal, joue comme coéquipier d’IA dans PUBG : BATTLEGROUNDS
Agents
DAEDALUS construit une mémoire d’agent à partir de tâches que des agents génèrent eux-mêmes
Agents
VeriHarness transforme le LLM d’un générateur en agent vérificateur pour les tâches longues
À lire ensuite
Modèles
Google DeepMind annonce Gemini 4 Argon, déployé d’abord auprès de défenseurs cyber de confiance via Fairwind
Modèles
OpenAI lance GPT-6 Sol et GPT-6 Luna, deux modèles plus économiques qui complètent GPT-6 Astra
Modèles
Anthropic publie Claude Opus 5.5 et OpenAI lance GPT-6 Sol et GPT-6 Luna à environ une heure d’écart
Modèles
Anthropic lance Claude Sonnet 5.5, deuxième modèle de la famille Claude 5.5