We Were Wrong About Personal Agents

Les « Dots » d'OpenAI, des agents persistants, sont présentés comme l'avenir de l'interaction avec l'IA. Bien qu'initialement un peu rudimentaires, ils sont déjà devenus l'outil principal pour interagir avec ChatGPT pour l'orateur. Des améliorations continues sont apportées pour une expérience plus fluide. L'adoption de ces agents au sein de l'entreprise « Every » révèle des cas d'utilisation variés et précieux. Parmi ceux-ci, la gestion des e-mails scolaires pour suivre les informations importantes concernant les enfants, comme le fait Kieran Clen. Les Dots sont également efficaces pour ne pas manquer les demandes d'accès ou les messages importants sur Slack, comme l'a expérimenté Ariel Shipper, qui a vu son agent approuver des accès à des comptes. Pour les situations où l'on n'est pas devant son ordinateur ou que l'on a les mains prises, comme pour Randy Coonsman, responsable vidéo, les Dots permettent de travailler en interagissant vocalement avec l'agent pour des tâches comme le montage vidéo. Une fonction clé des Dots est leur capacité à filtrer le bruit et à ne présenter que l'information pertinente. L'orateur partage son expérience de test de modèles, où normalement il se perdrait dans le flux constant de Slack. Son Dot lui a permis de recevoir des notifications sur les réponses aux résultats de ses expériences sans être submergé par le reste de l'activité, préservant ainsi son week-end. L'orateur recommande fortement les Dots, en particulier pour les utilisateurs de l'écosystème ChatGPT (Muse, Instinct, Grockbots), soulignant leur parité fonctionnelle actuelle et l'avantage d'une intégration profonde dans les outils de travail et de vie. Cependant, des points d'amélioration subsistent, notamment la gestion des permissions, souvent complexe et nécessitant des approbations multiples, même pour des actions simples. L'orateur anticipe que d'ici un an, les agents persistants seront le mode d'interaction par défaut avec l'IA, potentiellement sans les personnalités ludiques qui pourraient disparaître au profit de solutions plus performantes. Parallèlement, l'entreprise « Every » a développé son propre agent, non pas personnel, mais d'entreprise. Cette initiative est née de la prise de conscience de la valeur d'un agent centralisé pour toute l'organisation, après avoir expérimenté les agents personnels. Willie Williams, responsable de la plateforme, rejoint la discussion pour aborder la distinction entre agents personnels et d'entreprise, ainsi que les défis de la création d'agents à la pointe de la technologie. Willie Williams et l'orateur reviennent sur l'expérience avec « Open Claw », un agent personnel qui a marqué une étape importante il y a environ 8-9 mois. Initialement, il y avait des désaccords sur l'approche : agent par personne ou agent d'entreprise. L'orateur pensait initialement que chaque personne devrait avoir son propre agent. L'histoire d'Open Claw commence avec des versions antérieures comme Claudius et Maltbot. L'enthousiasme initial est venu de contributeurs comme Ash, qui a rapidement perçu le potentiel de ces agents. L'intégration a pris de l'ampleur lors de la « Think Week » d'Every, où la démonstration en personne a été transformative, révélant des cas d'usage pratiques comme la gestion des courses. La diffusion s'est faite rapidement, notamment lors d'un séjour collectif au Panama, où les améliorations des agents ont coïncidé avec des lancements de modèles. Un des premiers obstacles rencontrés était la complexité technique pour les membres moins avertis de l'équipe. Every a mis en place des solutions, comme des modèles et un service d'assistance, pour faciliter la configuration. La sécurité est apparue comme un défi majeur. L'expérience a été marquée par une prolifération de bots dans Slack, parfois chaotique, avec plusieurs personnes utilisant de nombreux agents pour diverses tâches. La leçon principale a été la valeur démontrée par le fait de voir d'autres utiliser l'IA, révélant des manières d'interagir et de solliciter l'agent qui étaient auparavant invisibles. Les agents personnels ont créé un sentiment d'attachement, comme l'agent « Laz » pour l'orateur. Ces configurations personnalisées étaient idéales pour les bricoleurs et les développeurs, mais posaient des problèmes de sécurité et de complexité pour les opérateurs. Si l'on n'investissait pas suffisamment, ces agents perdaient de leur pertinence. La réflexion s'est alors orientée vers la mutualisation de l'énergie de l'équipe sur un seul agent bénéficiant à toute l'entreprise. L'idée d'un agent personnel, comme un « claw », est devenue une extension de soi. Austin, par exemple, a développé un « growth claw » très performant. Cependant, la tentative de créer une plateforme pour que chacun puisse créer son propre agent, appelée « Plus One », n'a pas abouti à une solution d'agent d'entreprise. Bien qu'il y ait eu une forte demande, Open Claw, étant en évolution rapide et non conçu comme une plateforme, a rendu la création d'une telle infrastructure techniquement difficile. Le projet « Plus One » a été abandonné et les agents personnels ont largement disparu. L'orateur se souvient de son agent, R2C2, et de la relation établie, mais il a cessé de le maintenir lorsque des alternatives comme Codex sont devenues disponibles. Cette expérience a confirmé que de nombreux utilisateurs ne souhaitent pas maintenir leur propre agent, et même ceux qui le font finissent par se lasser si une meilleure option émerge. L'adoption d'agents d'entreprise, tels que « Victor », a marqué un tournant. La centralisation a apporté des avantages significatifs, notamment en termes de gestion et de mémorisation des expertises spécifiques de chaque agent, ce qui était auparavant fastidieux. L'agent de Montaigne, créé par Austin, est devenu un point central grâce à son excellence dans les tâches de croissance, encourageant les autres à l'utiliser plutôt que de développer leurs propres agents. La complexité de la surface d'interaction des produits d'IA est beaucoup plus étendue que celle des applications SaaS traditionnelles. Avec « Plus One », Every a constaté qu'il était difficile d'anticiper tous les besoins des utilisateurs. La gestion de cette complexité est un défi pour les développeurs et les opérateurs. Les opérateurs préfèrent des solutions qui fonctionnent simplement, sans avoir à manipuler de nombreux réglages. Pour des tâches comme la gestion de projet et les opérations, un agent d'entreprise solide et partagé offre une meilleure confiance. Aujourd'hui, Every lance son agent d'entreprise, qu'il utilise quotidiennement. Parallèlement, des agents personnels comme « Dot » d'OpenAI, ainsi que Muse et Instinct, sont disponibles. L'orateur parie que dans un an, il utilisera un agent comme Dot, probablement intégré à Slack, mais sans son nom actuel et sa personnalité. L'aspect personnel ou la personnalité sont intéressants, mais dans un contexte professionnel, la performance prime. L'orateur pense qu'il y aura toujours un besoin d'agents d'entreprise, et que les agents personnels serviront de portails vers des centres de commande personnels, en complément des agents d'entreprise. Willie Williams est d'accord, distinguant clairement les agents professionnels et personnels. Pour le domaine professionnel, il anticipe un agent par entreprise ou structure, bénéficiant de l'apprentissage des flux de travail et de la contribution collective. Les agents personnels, bien qu'attrayants pour leur personnalisation, manquent de ce contexte d'entreprise, rendant leur adaptation plus difficile et plus longue. Il ne voit pas une répétition du chaos des agents personnels à grande échelle. Cependant, pour le côté personnel, Willie Williams estime que la personnalisation est un facteur majeur. L'attachement à un agent qui nous est propre est important. Les premières barrières techniques (sécurité, gestion, exécution) ont été surmontées grâce à l'intervention de grands acteurs et à des investissements accrus, rendant l'expérience personnelle plus attrayante. Il anticipe une scission : un agent d'entreprise au travail pour des objectifs collectifs, et un agent personnel à la maison, personnalisé pour les besoins individuels ou familiaux. L'orateur interroge Willie Williams sur l'évolution du management en ingénierie, compte tenu de sa longue carrière et de son rôle dans le développement de l'agent d'Every. Willie Williams observe que le management en ingénierie ressemble beaucoup à ce qu'il a toujours été, même à l'ère de l'IA. Le rôle du manager est de multiplier l'efficacité de son équipe. L'IA peut aider à collecter et synthétiser des informations, mais l'impact majeur réside dans la gestion des personnes. L'IA offre des avantages considérables aux managers, notamment en améliorant leur "vision du terrain". Auparavant, il fallait parcourir de nombreux canaux Slack, lire des e-mails et des rapports clients. L'outil « Tend », développé par l'orateur, consolide ces informations dans un flux unique, offrant une meilleure visibilité sur l'ensemble des activités, qu'elles soient marketing, commerciales ou techniques. Cela permet au manager de mieux orienter les équipes. Willie Williams a appris, notamment lors du lancement d'un produit, l'importance de suivre les conversations publiques et de savoir qui contacter pour donner des orientations. Le rôle du manager est de définir la vision et de guider l'équipe. Cette vue d'ensemble est cruciale, même pour une petite équipe. Concernant l'utilisation de l'IA par les managers, Willie Williams souligne que le travail reste fondamentalement centré sur les personnes. L'IA augmente le levier du manager, mais les décisions clés et les interactions humaines restent primordiales. Les points de blocage et leur résolution sont au cœur de la gestion. Bien que l'IA puisse aider à la génération de code, le rôle du manager n'est pas de coder, mais de faciliter le travail d'équipe. Les tâches administratives comme les résumés et la transmission d'informations sont désormais simplifiées par l'IA. Pour l'équipe d'agents, la métrique de santé est devenue plus définissable et testable. Willie Williams mentionne des tableaux de bord de performance (erreurs API, utilisation produit) et des systèmes d'alerte plus intelligents. Les systèmes d'alerte traditionnels étaient basés sur des seuils fixes. Désormais, une IA peut surveiller en continu, détecter des anomalies et déclencher des alertes intelligentes. Les agents peuvent même être « en astreinte », éliminant la nécessité de planification manuelle pour les rotations. L'orateur revient sur la dynamique des agents personnels, suggérant que leur difficulté de maintenance a conduit à l'adoption d'agents d'entreprise. Il anticipe une subdivision future, d'abord en agents d'équipe, puis potentiellement en extensions des agents personnels, créant ainsi une « organisation fantôme ». Il pense que la tendance est plutôt de créer un agent central performant, puis de le spécialiser pour des besoins spécifiques. Willie Williams observe que la transformation IA en entreprise est souvent initiée par la direction (PDG) pour accélérer les processus. Il est intrigué par la possibilité d'avoir des agents distincts pour chaque rôle, comparant cela à des coachs spécialisés. Il se demande pourquoi cette séparation psychologique est nécessaire pour certaines fonctions, alors que d'autres, comme la gestion d'une unité de stockage, n'ont pas d'agent dédié. Il distingue les interactions transactionnelles (fils dans Codex) des relations qui pourraient évoluer vers des interactions plus avancées (visio avec un Grockbot). La notion de « planter un drapeau » pour des domaines d'intérêt à long terme pourrait justifier un agent dédié. L'orateur utilise actuellement des onglets épinglés dans Codex, mais il n'est pas possible d'avoir plusieurs Dots. Il s'interroge sur la quantité de contexte associée à ces agents. L'augmentation de la proactivité des IA est un développement clé, avec des agents qui commencent à initier des interactions. Willie Williams souligne que si une IA atteint, il est plus facile de la catégoriser si elle est nommée (par exemple, « Willie swimming coach ») plutôt que si elle émane d'un système générique. La proactivité est un aspect majeur, avec des