Le développement d’outils d’exécution dynamiques pour les agents intelligents est-il l’avenir de l’intégration des agents IA ? En bref, les termes « outils », « fonctions » et « compétences » sont souvent utilisés de manière interchangeable. Ces outils représentent les mains et les pieds des agents IA, servant de points d’interface avec le monde extérieur. Le protocole MCP vise à rendre cette intégration aussi naturelle qu’un connecteur USB-C numérique. Or, la véritable puissance des agents IA réside dans leur capacité à contrôler ou s’intégrer à d’autres systèmes. À mesure que les agents disposent de plus d’outils, la recherche et le classement de ces outils gagnent en importance. Anthropic plaide pour une approche différente : plutôt que de construire des agents, il s’agit de développer des compétences. L’IA génère elle-même les outils nécessaires à une tâche. L’objectif idéal consiste à ce que l’agent IA puisse écrire, à la volée, les intégrations dont il a besoin. Une étude récente démontre précisément cette capacité en pratique : l’évolution des outils au moment de l’exécution permet à l’agent de synthétiser, vérifier et affiner des outils exécutables en temps réel, atteignant une précision de 62 %. Cependant, les développeurs restent préoccupés par le contrôle et la supervision. La majorité des utilisateurs considèrent encore l’IA comme un outil d’autocomplétion avancé, où une bonne prise de contexte et une planification rigoureuse sont essentielles. Bien que les agents IA intègrent ces éléments, des inquiétudes persistent concernant l’instabilité causée par un comportement autonome et les risques liés à la génération autonome de code. Les conteneurs Docker et les environnements sandbox restent des solutions populaires pour encadrer et sécuriser ce type de développement. Les outils pour les agents IA doivent évoluer. L’étude plaide pour une transition vers une création dynamique d’outils, plutôt que de s’appuyer sur des bibliothèques fixes. Les agents commencent avec une bibliothèque vide, génèrent des fonctions Python spécifiques au problème, les valident dans des environnements isolés, puis les décomposent en unités atomiques réutilisables. Actuellement, les systèmes d’outils pour les agents IA souffrent de deux limites majeures, particulièrement en recherche scientifique : les outils sont trop rares, dispersés et hétérogènes. Les outils scientifiques sont peu nombreux, mal organisés, et varient considérablement d’un projet à l’autre. Il est donc impossible, en pratique, de constituer à l’avance une bibliothèque complète et prête à l’emploi. La solution réside donc dans la capacité de l’agent à créer ses propres outils en temps réel, au besoin, en s’appuyant sur des mécanismes de vérification et d’auto-amélioration. Ce paradigme ouvre la voie à une intelligence artificielle véritablement adaptative et autonome.