Agent GPT

AgentGPT a été l’un des premiers outils à rendre les agents autonomes faciles à essayer. Tu ouvres une page web, tu nommes un agent, tu décris un objectif comme planifier un voyage ou étudier un marché, et tu cliques sur déployer. L’agent écrit alors sa propre liste de tâches, les exécute une par une avec un modèle de langage, et revoit la liste au fur et à mesure. Le voir raisonner sur un objectif en temps réel montrait bien l’idée derrière les agents.

Il vient de Reworkd et a été publié en open source, donc les développeurs peuvent le faire tourner eux-mêmes. Le site hébergé propose quelques agents d’exemple et un nombre limité d’exécutions, et tu peux fournir ta propre clé d’API de modèle pour aller plus loin. Le projet a popularisé la boucle planifier, agir, relire, que des outils plus tardifs ont beaucoup mieux cadrée.

AgentGPT se voit surtout comme une démo du concept. Ses agents peuvent divaguer, se répéter, ou caler sur des tâches qui demandent un usage fiable d’outils, et il n’a pas les garde-fous, les intégrations ni la qualité de produits plus récents. Aujourd’hui, le mode agent de ChatGPT, Claude, Manus, et des frameworks comme LangGraph et CrewAI tiennent un vrai travail de façon bien plus fiable. AgentGPT reste utile pour comprendre comment les agents autonomes sont structurés, et pour des essais rapides.