anthropologique Mercredi, il a annoncé qu’il publierait son Compétences des agents La technologie comme standard ouvert, un pari stratégique qui renforcera la position de l’entreprise sur le marché en évolution rapide des logiciels d’entreprise en partageant sa vision pour permettre davantage d’assistants IA.
La société d’intelligence artificielle basée à San Francisco a également dévoilé des outils de gestion à l’échelle de l’organisation destinés aux entreprises clientes ainsi qu’un répertoire des capacités développées par les partenaires de l’entreprise. Atlassien, Figma, Toile, bande, idéeEt Zapier.
Ces changements marquent une expansion significative de la technologie Anthropologie introduite pour la première fois en octobre, transformant ce qui a commencé comme une fonctionnalité de niche pour les développeurs en une infrastructure qui semble désormais sur le point de devenir un standard de l’industrie.
“Nous lançons AgentSkills en tant que standard ouvert indépendant avec une spécification et un SDK de référence disponibles ici https://agentskills.io” Mahesh Murag, chef de produit chez Anthropic, a déclaré dans une interview avec VentureBeat. ” Microsoft a déjà adopté les capacités d’agent dans VS Code et GitHub ; Il existe donc des agents de codage populaires comme Cursor, Goose, Amp, OpenCode et bien d’autres. Nous avons des conversations actives avec d’autres à travers l’écosystème.
À l’intérieur de la technologie qui apprend aux assistants IA à effectuer des tâches spécialisées
Les compétences sont, à la base, des dossiers contenant des instructions, des scripts et des ressources qui indiquent aux systèmes d’IA comment effectuer certaines tâches de manière cohérente. Au lieu d’obliger les utilisateurs à créer des invites élaborées chaque fois qu’ils souhaitent qu’un assistant IA accomplisse une tâche particulière, l’ensemble de compétences transforme les connaissances procédurales en modules réutilisables.
Le concept répond à une limitation fondamentale des grands modèles de langage : bien qu’ils possèdent de vastes connaissances générales, ils manquent souvent des compétences procédurales spécifiques requises pour des tâches professionnelles spécialisées. Les compétences nécessaires à la création de présentations PowerPoint, par exemple, peuvent inclure les conventions de formatage préférées, les directives de structure des diapositives et les normes de qualité – des informations que l’IA charge uniquement lorsqu’elle travaille sur les présentations.
Anthropic appelle le système « déploiement progressif ». Chaque compétence ne nécessite que quelques dizaines de jetons lorsqu’elle est résumée dans la fenêtre contextuelle de l’IA, chargeant la description complète uniquement lorsque la tâche l’exige. Ce choix architectural permet aux organisations de déployer des bibliothèques de compétences étendues sans surcharger la mémoire de travail de l’IA.
Les entreprises Fortune 500 font déjà appel à une expertise juridique, financière et comptable
De nouvelles fonctionnalités de gestion d’entreprise permettent aux administrateurs d’accéder à l’anthropique équipe Et entreprise L’entreprise prévoit d’assurer une efficacité centralisée en contrôlant les flux de travail disponibles dans toute l’organisation, permettant ainsi à chaque employé de personnaliser son expérience.
« Les entreprises clientes utilisent leurs compétences en production, à la fois dans les flux de travail de codage et dans les fonctions commerciales telles que le droit, la finance, la comptabilité et la science des données », explique Murag. “La réponse a été positive car cette compétence leur permet de personnaliser leur façon de travailler et d’obtenir plus rapidement un résultat de haute qualité.”
La réponse de la communauté a dépassé les attentes, selon Murag : « Notre référentiel de compétences a déjà dépassé les 20 000 étoiles sur GitHub, avec des milliers de compétences créées et partagées par la communauté. »
Atlassian, Figma, Stripe et Zapier rejoignent le répertoire d’expertise d’Anthropic
Anthropologie lance, avec l’expertise de dix partenaires, une liste qui lit les logiciels d’entreprise modernes comme un seul. sa présence Atlassience qui fait Oui Et confluenceEn plus des outils de conception Figma Et ToileEntreprise d’infrastructure de paiement bandeet plateformes d’automatisation Zapier Cela suggère que le cloud et les applications anthropiques positionnent les compétences comme le tissu conjonctif que les entreprises utilisent déjà.
Les accords commerciaux avec ces partenaires se concentrent sur le développement des écosystèmes plutôt que sur la génération immédiate de revenus.
« Les partenaires qui développent des capacités pour l’annuaire le font pour améliorer la façon dont le cloud fonctionne avec leur plate-forme. Il s’agit d’une relation d’écosystème mutuellement bénéfique comme le MCP Connector Partnership », a expliqué Murag. “Il n’y a pas d’accord de partage des revenus pour le moment.”
Pour sélectionner de nouveaux partenaires, Anthropic adopte une approche quantitative. “Nous avons commencé avec des partenaires établis et créons des critères plus formels à mesure que nous nous développons”, explique Murag. “Nous voulons créer une source précieuse d’expertise pour les entreprises tout en faisant briller les produits de nos partenaires.”
Notamment, Anthropic ne facture pas de supplément pour la capacité. « Les compétences fonctionnent sur toutes les surfaces cloud : Claude.ai, Claude Code, le SDK Claude Agent et les API. Celles-ci sont incluses dans les forfaits Max, Pro, Team et Enterprise sans frais supplémentaires. L’utilisation des API suit la tarification standard des API », a déclaré Murag.
Pourquoi Anthropic donne à OpenAI et Google son avantage concurrentiel
Décision de libération La compétence comme norme ouverte Un choix stratégique calculé. En rendant les compétences transférables sur les plateformes d’IA, Anthropic parie que la croissance de l’écosystème profitera davantage à l’entreprise que le verrouillage exclusif.
La stratégie semble fonctionner. OpenAI a discrètement adopté une architecture structurellement identique entre les deux chatgpt et son Outil CLI du Codex. Le développeur Elias Judin a découvert l’implémentation plus tôt ce mois-ci, trouvant des répertoires contenant des fichiers de compétences qui reflètent la spécification d’Anthropic : même convention de dénomination de fichier, même format de métadonnées, même organisation de répertoires.
Cette convergence suggère que l’industrie a trouvé une réponse commune à une question épineuse : comment rendre les assistants IA toujours performants dans des tâches spécialisées sans ajustement coûteux du modèle ?
Le calendrier s’aligne sur des efforts de normalisation plus importants dans l’industrie de l’IA. anthropologique donation 9 décembre à la Linux Foundation son Model Context Protocol, et co-fondateur d’Anthropic et d’OpenAI Fondation d’IA agentique Avec le bloc. Google, Microsoft et Amazon Web Services ont rejoint le groupe en tant que membres. Foundation gérera plusieurs spécifications ouvertes, et les compétences s’intègrent naturellement dans cette démarche de standardisation.
“Nous avons également constaté la complémentarité des compétences et des serveurs MCP”, a noté Murag. “MCP fournit des connexions sécurisées aux logiciels et données externes, tandis que les compétences fournissent les connaissances procédurales nécessaires pour utiliser efficacement ces outils. Les partenaires qui ont investi dans une solide intégration MCP ont constitué un point de départ naturel.”
L’industrie de l’IA abandonne les agents spéciaux au profit d’un assistant qui apprend tout
D compétences L’approche est un changement philosophique dans la façon dont l’industrie de l’IA envisage la création d’assistants IA. Les approches traditionnelles impliquent la création d’agents spécialisés pour différents cas d’utilisation : un agent du service client, un agent de codage, un agent de recherche. La compétence suggère un modèle différent : un agent polyvalent doté d’une bibliothèque de capacités spécialisées.
“Nous pensions que les agents dans différents domaines seraient très différents”, a déclaré Barry Zhang, anthropologue, lors d’une conférence industrielle le mois dernier. Rapports de Business Insider. “Les agents ci-dessous sont en réalité plus universels que nous le pensions.”
Ces informations ont des implications significatives pour le développement de logiciels d’entreprise. Au lieu de créer et de maintenir plusieurs systèmes d’IA spécialisés, les organisations peuvent investir dans la création et la conservation de compétences qui codent leurs connaissances institutionnelles et leurs meilleures pratiques.
Les anthropologues possèdent Recherche interne Cette méthode soutient Une enquête publiée par l’entreprise début décembre a révélé que ses ingénieurs utilisaient Claude dans 60 % de leur travail, obtenant ainsi une augmentation de productivité déclarée de 50 %, soit une multiplication par deux à trois par rapport à l’année précédente. Notamment, 27 % du travail assisté par Claude consistait en des tâches qui n’auraient pas été effectuées autrement, notamment la construction d’équipements internes, la création de documentation et la réalisation de ce que les employés appellent des « papercuts » – de petites améliorations de la qualité de vie qui ont été à jamais refusées.
Les risques de sécurité et l’atrophie de l’efficacité deviennent des préoccupations dans les déploiements d’IA en entreprise
D Structure des compétences Non sans complications potentielles. À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus performants grâce à l’expertise, des questions se posent quant au maintien de l’expertise humaine. Les recherches internes d’Anthropic ont révélé que même si les compétences ont permis aux ingénieurs de travailler dans davantage de domaines (développeurs back-end créant des interfaces utilisateur, chercheurs créant des visualisations de données), certains employés s’inquiètent de l’atrophie des compétences.
“Quand il est si facile et rapide de produire des résultats, il devient de plus en plus difficile de prendre le temps d’apprendre quelque chose”, a déclaré un ingénieur ethnographe lors d’une enquête interne à l’entreprise.
Il y a aussi la question de la sécurité. Les compétences confèrent de nouvelles capacités à Claude via des instructions et du code, ce qui signifie qu’une compétence corrompue pourrait théoriquement introduire une vulnérabilité. Anthropic recommande d’installer des compétences uniquement à partir de sources fiables et d’auditer minutieusement les sources moins fiables.
D valeur ouverte Au-delà de la méthodologie, cela soulève également des questions de gouvernance. Bien qu’Anthropic ait publié la spécification et lancé un SDK de référence, la gestion à long terme de la norme reste indéterminée. La question de savoir si cela relèvera de l’Agentic AI Foundation ou nécessitera sa propre structure de gouvernance est une question ouverte.
Le véritable produit d’Anthropic n’est peut-être pas le cloud : il s’agit peut-être de l’infrastructure que tout le monde construit
La trajectoire d’efficacité révèle quelque chose d’important sur les ambitions d’Anthropic. Il y a deux mois, la société a lancé une fonctionnalité qui ressemble à un outil de développement. Aujourd’hui, cette fonctionnalité est devenue une spécification que Microsoft intègre dans VS Code, qu’OpenAI réplique dans ChatGPT et que les géants des logiciels d’entreprise rivalisent pour prendre en charge.
Cette tendance fait écho aux stratégies qui ont déjà remodelé l’industrie technologique. Des entreprises, de Red Hat à Google, ont découvert que les normes ouvertes peuvent avoir plus de valeur que les technologies propriétaires : définir le fonctionnement d’une entreprise a plus de valeur qu’une entreprise essayant de la posséder directement.
En évaluant les investissements en IA pour les leaders technologiques d’entreprise, le message est simple : les compétences deviennent des infrastructures. L’expertise que les organisations encodent aujourd’hui dans les compétences déterminera l’efficacité de leurs assistants IA demain, quel que soit le modèle qui leur donne les moyens d’agir.
La bataille concurrentielle entre Anthropic, OpenAI et Google va se poursuivre. Mais à la question de savoir comment rendre les assistants IA efficaces pour des tâches spécialisées, l’industrie a discrètement convergé vers une réponse – et elle vient de l’entreprise qui l’a donnée.
