La Agentic AI Foundation ajoute quatre projets et en compte 10 durant sa première année

La Agentic AI Foundation a annoncé quatre nouveaux projets hébergés le 22 octobre 2026 : Agent Skills, proposé par Anthropic ; Open Responses, proposé par OpenAI ; OpenEnv, proposé par Hugging Face ; et OpenSandbox, proposé par Alibaba. Ces ajouts portent à 10 le nombre de projets hébergés par l’AAIF au cours de sa première année, contre trois projets au lancement en décembre 2025.

L’annonce coïncide avec AGNTCon + MCPCon North America, qui se tient les 22 et 23 octobre 2026 au San Jose McEnery Convention Center. Les nouveaux projets rejoignent le protocole Agent2Agent (A2A), Agent Router, agentgateway, AGENTS.md, goose et le Model Context Protocol (MCP) parmi les projets de l’AAIF placés sous la gouvernance ouverte et indépendante des fournisseurs de la fondation. Selon la fondation, les quatre projets couvrent différents niveaux de la pile agentique : l’acquisition de nouvelles compétences par les agents, la communication entre les applications et les modèles de différents fournisseurs, l’entraînement et l’évaluation des agents, ainsi que les environnements où ils peuvent fonctionner en toute sécurité.

« Il y a un an, l’AAIF a été lancée avec trois projets et la conviction que l’IA agentique avait besoin d’un espace neutre pour s’épanouir. Aujourd’hui, nous en hébergeons 10 », a déclaré Manik Surtani, directeur technique et cofondateur de la Agentic AI Foundation. Selon Surtani, quatre entreprises différentes ont choisi de confier ces projets à une gouvernance neutre, offrant ainsi à la communauté un lieu unique pour élaborer des normes, des protocoles et des infrastructures communs, sans qu’une seule entreprise en contrôle le résultat.

Agent Skills

Agent Skills est un format ouvert qui permet de doter les agents de nouvelles capacités et d’une expertise dans des domaines précis. Les compétences regroupent des instructions, des scripts et des ressources réutilisables que les agents peuvent charger à la demande. David Soria Parra, coconcepteur et responsable principal de la maintenance de MCP chez Anthropic, a déclaré qu’Anthropic avait lancé Agent Skills un an auparavant afin de fournir aux développeurs et aux entreprises une norme ouverte permettant de rendre les agents plus performants, et qu’elle en faisait don à l’AAIF pour que toute personne développant des solutions à l’aide de ces compétences puisse contribuer à définir la suite.

Dans un article de la fondation saluant l’arrivée du projet, l’AAIF indique que la spécification est en open source sous les licences Apache 2.0 et CC BY 4.0, qu’elle est déjà prise en charge par plus de 70 plateformes d’agents et que plus d’un million de compétences ont été publiées, pour près de 280 millions d’installations. L’article précise qu’un million de compétences figuraient dans le répertoire skills.sh au bout de sept mois et qu’elles étaient utilisées dans les domaines du génie logiciel, du marketing, du design, de la rédaction et de la recherche. La fondation indique qu’au sein de l’AAIF, Agent Skills sera encadré par un comité de pilotage technique composé de responsables principaux de la maintenance issus de plusieurs organisations et intervenant à titre individuel.

Open Responses

Open Responses est une spécification ouverte permettant de créer des interfaces interopérables pour les grands modèles de langage (LLM) de plusieurs fournisseurs, fondée sur l’API Responses d’OpenAI. La fondation indique qu’elle définit un schéma commun, des événements de diffusion en continu cohérents et des outils extensibles, afin que les développeurs puissent décrire les requêtes et les réponses une seule fois, puis les utiliser auprès de différents fournisseurs de modèles en limitant les adaptations nécessaires. Steve Coffey, membre de l’équipe technique d’OpenAI, a déclaré que le projet rejoignait l’AAIF pour poursuivre sa mission : aider les développeurs à créer des produits reposant sur des modèles linguistiques grâce à des interfaces simples et unifiées.

Un article de la fondation consacré à la spécification décrit un format commun pour les requêtes et les réponses échangées par l’intermédiaire d’un point de terminaison d’API, qui prend en charge les appels d’outils et les réponses en continu. La spécification autorise des extensions, identifiées par des noms propres à chaque fournisseur afin d’éviter les conflits entre les fonctionnalités de différentes implémentations. Comme elle s’applique à l’API, son adoption ne nécessite ni de modifier ni de réentraîner un modèle. L’article présente deux implémentations existantes : Databricks Model Serving propose un point de terminaison Open Responses pour Claude, Gemini et les modèles ouverts hébergés par Databricks, en traduisant les requêtes dans le format natif de chaque fournisseur ; Vercel AI Gateway propose une API OpenResponses qui fournit aux applications un point de terminaison commun pour accéder aux modèles via sa passerelle.

OpenEnv

La fondation présente OpenEnv comme un cadre ouvert et un espace communautaire permettant de créer des environnements d’apprentissage par renforcement. Il repose sur un service conteneurisé qui expose une interface pour les agents, MCP et le protocole d’entraînement Gym utilisé par les bibliothèques d’entraînement. Ben Burtenshaw, ingénieur en apprentissage automatique chez Hugging Face, a déclaré que le comité derrière OpenEnv partageait les outils développés et utilisés par ses membres chez Hugging Face, Microsoft, Reflection, Meta-PyTorch, Fleet, Mercor, RadixArk, Modal, Prime Intellect et ailleurs.

Un article des responsables de la maintenance d’OpenEnv décrit l’architecture : un client démarre un épisode avec reset(), soumet des actions avec step() et peut demander l’état avec state(). Les résultats comprennent une observation, une récompense numérique, l’état d’achèvement de l’épisode et des métadonnées. Certains environnements exposent des outils via MCP, qui peuvent ainsi être utilisés par des agents externes ainsi que pendant l’entraînement. L’article rapporte que Turing a développé Calendar Gym sur OpenEnv et que l’équipe a indiqué un taux de réussite des tâches d’environ 90 % lorsque celles-ci nommaient explicitement des identifiants de calendrier, contre environ 40 % lorsque les mêmes tâches étaient formulées en langage naturel.

OpenEnv dispose d’un comité technique réunissant plusieurs entreprises et d’une proposition publique soumise à l’AAIF, qui vise à faire de cette dernière un lieu d’accueil neutre vis-à-vis des fournisseurs pour la spécification commune des environnements. Selon les responsables du projet, les priorités de la feuille de route comprennent la connexion des infrastructures d’agents aux systèmes d’entraînement, la validation des environnements, la mise à disposition de recettes d’entraînement, ainsi que la prise en charge de l’échantillonnage des tâches, des programmes d’apprentissage et de l’évaluation pendant l’entraînement. Les différentes demandes de commentaires (RFC) se trouvent à des stades variables d’examen et de mise en œuvre ; il ne s’agit pas d’une seule prochaine version.

OpenSandbox

OpenSandbox est une plateforme de bac à sable polyvalente pour les applications d’IA. Elle propose des SDK multilingues, des API de bac à sable unifiées et des environnements d’exécution Docker et Kubernetes pour des cas d’usage tels que les agents de programmation, les agents d’interface graphique, l’évaluation d’agents, l’exécution de code par l’IA et l’entraînement par apprentissage par renforcement. « OpenSandbox a été créé chez Alibaba, mais nous ne voulons pas que son avenir soit défini par une seule entreprise », a déclaré Xiaobin Xu, responsable de l’infrastructure de développement chez Alibaba.

Dans un article de la fondation qui présente le projet, il est indiqué qu’OpenSandbox est distribué sous licence Apache 2.0 et que son protocole de bac à sable est constitué d’un ensemble de spécifications OpenAPI comprenant deux volets principaux : une API de cycle de vie permettant de créer, d’inspecter, de mettre en pause, de reprendre, de renouveler, de créer des instantanés et de supprimer un bac à sable ; et une API d’exécution permettant de lancer des commandes et du code, de manipuler des fichiers, de maintenir des sessions ouvertes et de collecter des mesures de ressources. Un démon d’exécution nommé execd fonctionne dans chaque bac à sable et prend en charge ces opérations. Les environnements d’exécution Docker et Kubernetes partagent la même interface de cycle de vie : le moteur Docker crée et gère directement un conteneur, tandis que le moteur Kubernetes crée une charge de travail et les ressources associées.

Contexte de la fondation

La Linux Foundation a annoncé la création de l’AAIF le 9 décembre 2025, avec comme contributions fondatrices le Model Context Protocol d’Anthropic, goose de Block et AGENTS.md d’OpenAI. Lors de sa création, les membres Platine étaient Amazon Web Services, Anthropic, Block, Bloomberg, Cloudflare, Google, Microsoft et OpenAI. La Linux Foundation a alors indiqué que MCP comptait plus de 10 000 serveurs publiés et qu’AGENTS.md avait été adopté par plus de 60 000 projets open source. L’AAIF se présente comme un espace neutre dédié aux normes ouvertes, aux protocoles et à l’infrastructure de l’IA agentique.