NVIDIA Labs a présenté NOOA, une architecture open source dédiée aux assistants intelligents, qui replace la conception de l'environnement d'exécution au cœur de la performance des modèles. Selon l'entreprise, l'agent n'est plus une simple interface linguistique, mais un objet Python structuré où chaque méthode définit une capacité, chaque attribut un état et chaque annotation un contrat vérifiable. Cette approche transforme le développement des agents en ingénierie logicielle traditionnelle, permettant un versionning, des tests unitaires et une révision par paire classiques. Le cadre repose sur six principes d'interface orientés modèle. Il impose des entrées et sorties typées, utilise le passage par référence pour que le modèle manipule des objets Python vivants plutôt que du texte sérialisé, et permet l'exécution directe de code comme action. La programmation des boucles d'orchestration, la gestion explicite de l'état et les APIs consultables par le modèle complètent ce socle. Ces mécanismes réduisent considérablement la consommation de tokens et éliminent le besoin de compression du contexte, tout en maintenant une traçabilité complète. Un système de mémoire longue, entièrement géré par l'agent lui-même, stocke les connaissances dans un fichier SQLite lisible. Les enregistrements sont tagués, hiérarchisés et connectés en graphe de connaissances. Ce mécanisme permet aux assistants d'accumuler du savoir entre les sessions sans réentraînement, améliorant directement les scores de précision. Lors des évaluations, l'ajout de la mémoire a fait progresser les performances de plus de onze points sur les tests de raisonnement par rapport à des notes textuelles basiques. Les benchmarks confirment l'efficacité de l'architecture. Sur SWE-bench Verified, NOOA atteint 82,2 % avec GPT-5.5, dépassant le record établi, en utilisant un agent générique de 253 lignes. En cybersécurité, le framework résout 86,8 % des tâches de CyberGym L1 sans accès réseau, en s'appuyant uniquement sur le raisonnement structurel du code. Pour le raisonnement général, l'agent parvient à 50,2 % de moyenne RHAE sur ARC-AGI-3 avec GPT-5.5, et grimpe à 85,1 % avec GPT-5.6-sol, tout en maintenant un coût inférieur à vingt dollars par partie. Par rapport aux solutions concurrentes, NOOA offre des résultats égaux ou supérieurs avec environ la moitié des tokens et des appels de modèle. La sécurité et la transparence guident également le déploiement. Les agents s'exécutent dans des environnements sandboxés à plusieurs niveaux, soumis à des audits de pénétration intensifs qui n'ont révélé aucune fuite de données. NVIDIA rend désormais le framework, les tests et les méthodologies d'évaluation publics, invitant la communauté à vérifier, challenger et améliorer la technologie. NOOA se positionne comme une brique fondamentale pour un écosystème d'agents ouvert, où la vérifiabilité et l'efficacité priment sur les boîtes noires opaques.