Les agents d’intelligence artificielle générale (AGI) sont de plus en plus reconnus comme des cadres fondamentaux pour la prochaine génération d’intelligence artificielle, permettant des raisonnements complexes, des interactions avec le web, la programmation et des capacités autonomes de recherche. Toutefois, les systèmes d’agents actuels sont soit propriétaires, soit fortement dépendants de diverses API payantes et d’outils propriétaires, ce qui limite l’accès et la reproductibilité au sein de la communauté scientifique. Dans ce travail, nous présentons \textbf{Cognitive Kernel-Pro}, un cadre d’agents multi-modules entièrement open source et (dans la mesure du possible) gratuit, conçu pour démocratiser le développement et l’évaluation des agents d’IA avancés. Dans Cognitive Kernel-Pro, nous menons une étude systématique sur la collecte de données d’entraînement de haute qualité destinées aux modèles fondamentaux d’agents, en nous concentrant sur la construction de requêtes, de trajectoires et de réponses vérifiables dans quatre domaines clés : web, fichiers, code et raisonnement général. En outre, nous explorons de nouvelles stratégies de réflexion et de vote au moment de l’exécution (test-time) pour améliorer la robustesse et les performances des agents. Nous évaluons Cognitive Kernel-Pro sur le benchmark GAIA, obtenant des résultats de pointe parmi les agents open source et gratuits. Notamment, notre modèle open source de 8 milliards de paramètres dépasse les systèmes précédemment leaders tels que WebDancer et WebSailor, établissant ainsi une nouvelle référence en matière de performance pour des agents d’IA accessibles et hautement capables. Le code est disponible à l’adresse suivante : https://github.com/Tencent/CognitiveKernel-Pro