Orchestration multi-agents, systèmes de mémoire complexes, recherche arborescente, sous-agents spécialisés : nous avons passé ces dernières années à empiler des couches autour des modèles de langage. Et si l’essentiel de cette complexité était inutile ?
Ce que l'étude a mesuré
Des chercheurs d'Apple et de l'EPFL ont comparé des frameworks sophistiqués d'ingénierie ML autonome à un agent de code unique doté d'un outillage minimal, à modèles, matériel et budget temps identiques. L'agent minimal a égalé ou dépassé tous les frameworks testés avec des modèles de pointe. Avec GLM 5.2, il atteint un taux de médailles de 62,5 %, contre 47,1 % pour le meilleur framework concurrent. Ajouter de la complexité d'orchestration n'a produit aucune amélioration statistiquement significative dans leurs ablations contrôlées.
Ce que nous en retenons
Nous avons adopté cette philosophie en construisant Chad, notre propre agent : laisser les modèles faire ce qu'ils savent déjà bien faire, et garder l'infrastructure qui les entoure aussi légère que possible. À mesure que les modèles progressent, la valeur d'une logique d'orchestration codée en dur pourrait bien diminuer.
