Les systèmes incarnés coopératifs, dans lesquels plusieurs agents collaborent grâce à une perception, une planification, une action et un raisonnement avancés intégrés, alimentés par des modèles de langage massifs (LLM), montrent un grand potentiel pour relever des tâches complexes, à horizon long et à objectifs multiples dans des environnements réels. Malgré les progrès algorithmiques récents, le déploiement d’agents incarnés sur les systèmes actuels reste difficile en raison de latences prolongées liées à la planification et à la communication, d’une scalabilité limitée, ainsi que d’une sensibilité accrue dans l’exécution de bas niveau, facteurs qui entraînent des inefficacités systémiques importantes. Ce travail propose ReCA, un cadre de caractérisation et de co-conception dédié à l’accélération des systèmes d’agents incarnés coopératifs, visant à améliorer à la fois l’efficacité des tâches et la scalabilité du système. Au niveau algorithmique, ReCA permet un traitement local efficace des modèles, réduisant ainsi les coûts importants liés aux modèles. Au niveau système, ReCA introduit une structure mémoire double intégrant une mémoire à long terme et une mémoire à court terme, un schéma hiérarchique de planification coopérative combinant coopération centralisée et décentralisée, ainsi qu’une exécution multi-étapes guidée par la planification, assurant un calcul coopératif pour agents incarnés à la fois efficace et évolutif. Au niveau matériel, ReCA met en œuvre un système matériel hétérogène comprenant une sous-unité GPU dédiée à la planification de haut niveau et une sous-unité accélérateur dédiée à la planification de bas niveau, garantissant une exécution de tâches à la fois efficace et robuste. Évalué sur des tâches multi-objectifs à horizon long, ReCA s’adapte à divers scénarios d’application et à différentes échelles de système, atteignant une augmentation de 4,3 % des missions réussies, avec un gain de vitesse de 10,2× par rapport aux systèmes d’agents autonomes incarnés coopératifs les plus avancés à ce jour.