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15 avril 2026
Project Think : développer la nouvelle génération d’agents IA sur Cloudflare




Sunil Pai et Kate Reznykova



Lecture : 17 min.
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Cet article est également disponible en English,Deutsch,Español,Español (Latinoamérica),Italiano,日本語,한국어,繁體中文 et 简体中文.








Aujourd’hui, nous lançons Project Think : la nouvelle génération du SDK Agents. Project Think propose un ensemble de nouvelles primitives dédié à la création d’agents à longue durée d’exécution (exécution durable, sous-agents, exécution de code en sandbox, sessions persistantes) et une classe de base prescriptive, permettant de toutes les connecter. Vous pouvez utiliser les primitives pour créer précisément l’agent dont vous avez besoin ou utiliser la classe de base pour vous lancer rapidement.

Un événement survenu plus tôt cette année a bouleversé notre perception de l’IA. Des outils tels que Pi, OpenClaw, Claude Code et Codex ont démontré une idée simple, mais puissante : si vous donnez à un LLM la capacité de lire des fichiers, d’écrire du code, de l’exécuter et de mémoriser ce qu’il a appris, vous obtiendrez une solution qui ressemble davantage à un assistant généraliste qu’à un outil de développement.

Ces agents de codage ne se contentent plus d’écrire du code. Les utilisateurs s’en servent pour gérer leurs calendriers, analyser des ensembles de données, négocier des achats, remplir leurs déclarations d’impôts et automatiser des processus opérationnels entiers. Le schéma est toujours le même : l’agent analyse le contexte, exécute un raisonnement, écrit du code pour agir, observe le résultat, puis recommence. Le code est le moyen d’action universel.

Notre équipe, qui utilise ces agents de codage tous les jours, se heurtait continuellement aux mêmes obstacles :

Les agents s’exécutent uniquement sur votre ordinateur portable ou sur un serveur virtuel privé (VPS) coûteux : il n’y a ni partage, ni collaboration, ni transfert entre les appareils.

Ils sont coûteux lorsqu’ils sont inactifs : un agent comporte un coût mensuel fixe, qu’il fonctionne ou non. Si vous transposez ce coût à une équipe, voire à une entreprise, le montant augmente rapidement.

Les agents nécessitent une gestion et une configuration manuelles : installation des dépendances, gestion des mises à jour, configuration des identités et des secrets.

Il existe par ailleurs un problème structurel plus profond. Les applications traditionnelles servent une multitude d’utilisateurs depuis une instance unique. Comme nous l’avons indiqué dans notre article « Bienvenue dans l’Agents Week », les agents opèrent selon un principe « un pour un ». Chaque agent est une instance unique, qui sert un utilisateur et exécute une tâche. Un restaurant propose un menu et dispose d’une cuisine optimisée pour préparer des plats en grande quantité. Un agent ressemble davantage à un chef à domicile : à chaque fois, il utilise d’autres ingrédients, d’autres techniques et d’autres outils.

Cela modifie radicalement les calculs concernant l’évolutivité. Si cent millions de travailleurs du savoir utilisent chacun un assistant agentique, même avec un nombre modeste de sessions simultanées, vous devez disposer d’une capacité permettant de gérer des dizaines de millions de sessions simultanées. Compte tenu des coûts par conteneur actuels, cette approche n’est pas viable. Nous avons besoin d’une fondation différente.

Et c’est ce que nous avons développé, dernièrement.

Présentation de Project Think

Project Think propose un ensemble de nouvelles composantes primitives pour le SDK Agents :

Exécution durable avec les « fibers » : reprise après incident, points de sauvegarde et persistance automatique

Sous-agents : agents enfants isolés disposant chacun de leur propre instance SQLite et d’un RPC typé

Sessions persistantes : messages structurés en arborescence, création de branches, compaction, recherche en texte intégral

Exécution de code en sandbox : instances Dynamic Workers, codemode, résolution dynamique des packages npm lors de l’exécution

L’échelle d’exécution : espace de travail, isolat, npm, navigateur, sandbox

Extensions auto-générées : les agents créent leurs propres outils lors de l’exécution

Chacune de ces composantes primitives est utilisable directement avec la classe de base Agent. Vous pouvez utiliser les primitives pour développer précisément les agents dont vous avez besoin ou utiliser la classe de base de Think pour vous lancer rapidement. Examinons ce que fait chacune d’elles.

Agents à longue durée d’exécution

Les agents, tels qu’ils existent aujourd’hui, sont éphémères. Ils s’exécutent le temps d’une session, liés à un processus ou à un appareil unique, puis ils s’arrêtent. Un agent de codage qui s’arrête lorsque votre ordinateur se met en veille est un simple outil. Un agent qui persiste (c’est-à-dire un agent capable de se réveiller à la demande, de poursuivre le travail après une interruption et de transférer l’état sans dépendre de votre environnement d’exécution local) commence à ressembler à une infrastructure – et cela modifie complètement le modèle d’évolutivité des agents.

Le SDK Agents s’appuie sur Durable Objects pour fournir à chaque agent une identité, un état persistant et la capacité de se réveiller à la réception d’un message. Il s’agit du modèle acteur : chaque agent est une entité adressable disposant de sa propre base de données SQLite. Il ne consomme aucune puissance de calcul lorsqu’il est en veille prolongée. Lorsqu’un événement se produit (une requête HTTP, un message WebSocket, une alerte programmée, un e-mail entrant), la plateforme réveille l’agent, charge son état et lui transmet l’événement. L’agent effectue son travail, puis se remet en veille.

	VM/Conteneurs	Durable Objects
Coût en veille	Coût total en puissance de calcul, en permanence	Zéro (veille prolongée)
Mise à l'échelle	Provisionnement et gestion de la capacité	Automatique, par agent
État	Base de données externe requise	Base de données SQLite intégrée
Reprise	Développement par vos soins (gestionnaires de processus, vérifications d’intégrité)	Redémarrage de la plateforme, persistance de l’état
Identité/routage	Développés par vos soins (équilibrage de charge, sessions persistantes)	Intégrés (nom → agent)
10 000 agents, actifs 1 % du temps	10 000 instances toujours actives	Env. 100 instances actives à tout moment

Cette approche modifie les paramètres économiques de l’exécution d’agents à grande échelle. Au lieu de déployer « un agent coûteux par utilisateur expérimenté », vous pouvez créer « un agent par client », « un agent par tâche » ou « un agent par fil de discussion par e-mail ». Le coût marginal qu’entraîne la création d’un nouvel agent est pratiquement nul.

Survivre aux incidents : exécution durable avec les « fibers »

L’exécution d’un appel à un LLM demande 30 secondes. L’exécution d’une boucle d’agent à plusieurs tours peut durer beaucoup plus longtemps. À tout moment pendant cette période, l’environnement d’exécution peut être arrêté en raison d’un déploiement, d’un redémarrage de la plateforme ou du dépassement des limites des ressources. La connexion en amont vers le fournisseur de modèles est définitivement interrompue, l’état en mémoire est perdu et, pour les clients connectés, le flux s’arrête sans aucune explication.

runFiber() résout ce problème. Un « fiber » est un appel de fonction persistant : il est enregistré dans SQLite avant le début de l’exécution, peut être sauvegardé à tout moment via stash() et peut être restauré au redémarrage via onFiberRecovered.

import { Agent } from "agents";export class ResearchAgent extends Agent { async startResearch(topic: string) { void this.runFiber("research", async (ctx) => { const findings = []; for (let i = 0; i < 10; i++) { const result = await this.callLLM(`Research step ${i}: ${topic}`); findings.push(result); // Checkpoint: if evicted, we resume from here ctx.stash({ findings, step: i, topic }); this.broadcast({ type: "progress", step: i }); } return { findings }; }); } async onFiberRecovered(ctx) { if (ctx.name === "research" && ctx.snapshot) { const { topic } = ctx.snapshot; await this.startResearch(topic); } }}

Le SDK maintient automatiquement l’activité de l’agent pendant l’exécution du fiber, sans qu’aucune configuration particulière ne soit nécessaire. Pour les tâches mesurées en minutes, les fonctions keepAlive()/keepAliveWhile() empêchent l’éviction pendant son fonctionnement actif. Pour les opérations plus longues (pipelines CI, revues de conception, génération de vidéos), l’agent démarre l’exécution de la tâche, enregistre l’identifiant de la tâche, se met en veille prolongée, puis se réactive en cas de rappel.

Délégation des tâches : sous-agents via Facets

Un agent unique ne devrait pas exécuter toutes les tâches lui-même. Les sous-agents sont des instances enfant Durable Objects colocalisées avec l’instance parent via Facets, disposant chacune de leur propre base de données SQLite et d’un contexte d’exécution isolé :

import { Agent } from "agents";export class ResearchAgent extends Agent { async search(query: string) { /* ... */ }}export class ReviewAgent extends Agent { async analyze(query: string) { /* ... */ }}export class Orchestrator extends Agent { async handleTask(task: string) { const researcher = await this.subAgent(ResearchAgent, "research"); const reviewer = await this.subAgent(ReviewAgent, "review"); const [research, review] = await Promise.all([ researcher.search(task), reviewer.analyze(task) ]); return this.synthesize(research, review); }}

…