Alors que les entreprises accélèrent le déploiement d'agents d'IA, beaucoup découvrent que le modèle n'est qu'une partie de l'équation. Le 'Agent Harness' – la couche qui planifie, exécute et gère les interactions avec les modèles – détermine souvent la performance réelle. Cet article soutient que les entreprises qui se concentrent uniquement sur les mises à niveau de modèles négligent le goulot d'étranglement principal : l'infrastructure de données. Une architecture d'agent data-native, où le harnais est étroitement couplé aux moteurs de stockage et de requête, peut réduire la latence, améliorer la précision du contexte et passer à l'échelle plus fiablement. Pour les responsables techniques, cela déplace la conversation de 'quel modèle' vers 'comment nous l'alimentons et l'orchestrons'. Le point pratique : investir dans les pipelines de données et l'orchestration d'agents peut générer de meilleurs rendements que de courir après la prochaine version de modèle.
Les agents d'IA en entreprise échouent non pas à cause des limites des modèles, mais d'une orchestration et d'une infrastructure de données faibles. Cette analyse explore le concept de 'Agent Harness' et pourquoi la conception data-native est la prochaine frontière concurrentielle.