Aller au contenu
← Toutes les actus
Databricks Blog17 septembre 2026

La recherche web héritée par votre agent n'est pas à la hauteur

Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais

Résumé

Omnigent permet de définir un agent une seule fois — modèle, outils, politiques, limites — puis de le déployer sur Claude Code, Codex ou l'API brute, au lieu de le reconstruire pour chaque harness. Les appels au modèle passent par les Databricks Foundation Model APIs pour un suivi des coûts et une gouvernance unifiés. En remplaçant la recherche web par Nimble, la précision du benchmark est passée de 46 % à 71 %, tout en réduisant de moitié les coûts de recherche.

* Omnigent est une couche qui permet aux ingénieurs de définir un agent une seule fois — modèle, outils, politiques, limites — et de l'exécuter sur n'importe quel harness (Claude Code, Codex, API brute), Nimble occupant le rôle de la recherche web. * Reconstruire le même agent pour chaque harness gaspille du temps d'ingénierie en plomberie technique, et la recherche web intégrée à chaque harness renvoie des résultats incohérents et incomplets, sans suivi des coûts, gouvernance ni piste d'audit communs. * Une seule définition d'agent remplace trois reconstructions, les appels au modèle passent par les Databricks Foundation Model APIs pour une gouvernance et des coûts unifiés, et la recherche web de Nimble a fait passer la précision du benchmark de 46 % à 71 % tout en réduisant de moitié les coûts de recherche.

Articles similaires

News

Base de données pour agents IA : 5 critères d'évaluation

databricks-blog1d ago
News

Qu'est-ce que l'AIOps ?

databricks-blog1d ago
News

Moderniser le cycle de vie des transactions avec des données gouvernées et l'IA

databricks-blog1d ago
News

« Regex pour les lignes » : simplifier la détection de motifs en SQL avec MATCH_RECOGNIZE

databricks-blog2d ago