Les plateformes séparent le runtime d’agent, ses capacités installables et ses politiques
Le harness de Codex devient un service avec Agents API. Le développeur décrit tâche, modèle, tools et environnement, tandis qu’OpenAI gère sessions longues, compaction du contexte, recherche de tools et subagents. Le runtime peut toutefois rester dans un sandbox OpenAI, chez un partenaire ou dans l’infrastructure de l’équipe.
Google traite l’autre moitié du problème avec son Developer Plugin. Un bundle portable réunit skills, documentation et configuration MCP sous un manifeste commun, puis s’installe dans Antigravity, Claude Code ou Codex. L’objectif est de déplacer les capacités métier hors du prompt et d’éviter une configuration différente pour chaque coding agent.
Salesforce généralise ce pattern à l’entreprise avec son Enterprise AI Harness : contexte, actions, gouvernance, sécurité et routage de modèles sont réunis derrière un AI Control Plane. Pour les développeurs, l’agent devient donc une composition de runtime, capacités installables et politiques partagées, plutôt qu’un assemblage ad hoc reconstruit pour chaque interface.
Sources
Chaque onglet présente la publication d’origine et son lien direct.
Introducing the Agents API
OpenAI lance Agents API en beta publique. L’API expose le harness de Codex comme service géré avec sessions longues, compaction du contexte, recherche et appels de tools, support MCP et orchestration de subagents, tout en laissant le choix entre sandbox OpenAI, partenaires ou infrastructure propre.
Introducing the Google Cloud Developer Plugin for AI Coding Agents
Google Cloud lance un plugin pour coding agents qui regroupe skills, documentation et configuration MCP. Le format suit la spécification ouverte Agent Plugins et s’installe dans plusieurs environnements, dont Antigravity CLI, Claude Code et Codex CLI.
Salesforce Introduces the Trusted Enterprise AI Harness
Salesforce présente Enterprise AI Harness, une architecture qui regroupe contexte, action, gouvernance, sécurité et routage de modèles, avec un AI Control Plane destiné à appliquer identité, politiques, supervision et contrôle des coûts à travers agents et systèmes.