Selon les nouvelles de ME, le 16 avril (UTC+8), selon les données de Beating, Cloudflare a lancé Project Think, ajoutant une infrastructure complète pour construire des agents AI à long terme à son SDK open source : exécution persistante, sous-agents, exécution de code dans un sandbox et sessions persistantes. Les développeurs peuvent utiliser ces composants individuellement ou directement s'appuyer sur la classe de base Think pour créer rapidement une application d'agent complète, puis la déployer en un seul clic sur le réseau mondial de Cloudflare via npx wrangler deploy. La version actuelle est en prévisualisation. Le problème central que Project Think vise à résoudre est que les agents de programmation actuels (Claude Code, Codex, OpenClaw, etc.) ne peuvent fonctionner que sur des ordinateurs portables locaux ou des VPS coûteux ; ils se coupent lorsque le laptop est fermé, ne permettent pas la collaboration multi-utilisateurs et continuent de consommer des ressources même lorsqu'ils sont inactifs. La solution de Cloudflare repose sur les Durable Objects : chaque agent est un acteur indépendant doté d'une base de données SQLite intégrée, qui se met en sommeil lorsqu'il n'a rien à faire et se réveille à la réception d'une requête, avec un coût de calcul nul pendant les périodes d'inactivité. Selon les calculs de Cloudflare, pour 10 000 agents actifs seulement 1 % du temps, une solution traditionnelle par conteneurs nécessiterait 10 000 instances constantes, tandis que les Durable Objects n'auront en moyenne qu'environ 100 agents en cours d'exécution à tout moment. Plusieurs conceptions techniques méritent une attention particulière : 1. Exécution persistante (Fibers) : en cas de plantage de l'environnement (mise à jour du déploiement, redémarrage de la plateforme, épuisement des ressources), le SDK enregistre des points de contrôle dans SQLite ; après redémarrage, l'agent reprend exactement là où il s'était arrêté, sans perte de progression. 2. Mode code (codemode) : au lieu de permettre au modèle d'appeler des outils un par un puis d'en lire les résultats un par un, ce mode permet au modèle d'écrire directement un programme pour accomplir la tâche en une seule fois. Cloudflare illustre cela avec son propre serveur MCP : décrire tous les points d'entrée API nécessite environ 1,17 million de tokens, tandis qu'avec le mode codemode, seulement deux outils (search et execute) suffisent, pour environ 1 000 tokens — une réduction de 99,9 %. 3. Cinq niveaux d'exécution : du système de fichiers virtuel le plus léger (Niveau 0) à l'environnement sandbox complet (Niveau 4, prenant en charge git clone, npm test, etc.), l'agent peut augmenter progressivement ses capacités selon les besoins, sans avoir à démarrer dès le départ un conteneur lourd. 4. Extensions auto-écrites : l'agent peut écrire et enregistrer en temps réel des extensions TypeScript comme nouveaux outils ; ces extensions s'exécutent dans un sandbox avec des permissions contrôlées. Par exemple, si un utilisateur demande à l'agent de gérer une pull request GitHub, celui-ci peut immédiatement écrire une extension d'intégration GitHub et l'utiliser directement lors de la prochaine requête. Cloudflare classe les agents IA en trois phases dans son blog : la première vague sont les chatbots sans état ; la deuxième vague, les agents de programmation exécutés localement ; la troisième vague, les agents persistants exécutés comme infrastructure cloud. Project Think est l'engagement de Cloudflare pour la troisième vague. Pour les développeurs, l'attractivité de cette solution réside dans le passage d'un modèle de facturation « par instance » à un modèle « par utilisation réelle » : si l'agent passe la majeure partie de son temps en attente d'instructions utilisateur, son coût approche zéro. (Source : BlockBeats)
Cloudflare lance Project Think pour déployer des agents IA sur des sites web hébergés dans le cloud
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Résumé
Cloudflare a lancé Project Think pour permettre l'exécution d'agents IA sur une infrastructure cloud, semblable aux sites web. Le projet prend en charge l'exécution persistante, les sous-agents et le code isolé. Les développeurs peuvent déployer des agents globalement à l'aide de npx wrangler deploy. Les Durable Objects permettent de réduire les coûts d'inactivité à zéro. Les fonctionnalités incluent la reprise après point de contrôle et un système d'exécution en cinq niveaux. La stratégie de nuage Ichimoku pourrait bénéficier de telles configurations IA persistantes. L'analyse du ratio risque/rendement pourrait améliorer l'efficacité des agents dans les scénarios de trading.
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