Les agents d’IA vont au-delà de la simple réponse à des questions. On attend de plus en plus d’eux qu’ils prennent des actions, travaillent à travers plusieurs applications, se souviennent des tâches précédentes et fonctionnent pendant de longues périodes sans supervision constante. Cela pose une question difficile : comment créer un agent d’IA suffisamment capable pour agir, sans lui donner un accès incontrôlé à tout ce qu’il peut toucher ?

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L’IronClaw 1.0 de NEAR adopte une approche architecturale différente.

Dissocier la réflexion de l’action
IronClaw 1.0 est un agent d’IA conçu comme un écosystème (harness) bâti autour d’une séparation simple, mais importante : le composant responsable de décider ce qui doit se produire est séparé du composant qui exécute réellement l’action.

Entre les deux se trouve ce que NEAR AI appelle le garde.
Chaque action passe par cette couche de coordination. Au lieu de permettre au modèle d’interagir directement avec des outils, des identifiants, des sites web ou d’autres systèmes externes, le garde fournit un point de contrôle contrôlé avant l’exécution.

C’est important parce qu’un agent peut être très performant tout en créant des problèmes si la capacité et l’autorité sont traitées comme une seule et même chose. IronClaw exige également une approbation explicite pour les actions sensibles. Les identifiants tels que les mots de passe et les jetons sont conçus pour un usage unique et sont supprimés des journaux, des erreurs et des rapports.

Performances sur trois benchmarks différents

L’architecture n’est pas présentée uniquement comme une amélioration de la sécurité. IronClaw 1.0 affiche également de solides performances sur différents types de tâches d’agent. En utilisant le même modèle de base deepseek-v4-flash pour la comparaison, IronClaw est en tête sur trois benchmarks :

PinchBench : 93,5 % — testant 147 tâches du monde réel, notamment la planification, les e-mails, le code, la recherche et la gestion de fichiers.

ClawBench : 88,6 % — testant des agents sur plus de 140 sites web de production réels et des tâches web complexes en plusieurs étapes.

OfficeQA : 76,4 % — testant le raisonnement sur un vaste corpus de documents d’entreprise, y compris près d’un siècle de Bulletins du Trésor américain.

L’importance tient moins à un chiffre impressionnant qu’à la cohérence. Ces benchmarks testent différents points de défaillance, pourtant la même architecture affiche de très bonnes performances sur les trois.

Qu'est-ce qui distingue IronClaw ?

L’une de ses fonctionnalités les plus pratiques est l’état persistant. Les agents IA peuvent être interrompus par des demandes d’autorisation, des redémarrages ou d’autres pannes. Traditionnellement, cela peut signifier la perte du travail déjà effectué. IronClaw enregistre en continu des points de contrôle de sa progression, ce qui permet à une tâche interrompue de reprendre au lieu de recommencer.

Il est également conçu pour fonctionner sur CLI, le web, Slack et Telegram tout en conservant les mêmes règles de mémoire et de sécurité. L’idée est simple : changer l’endroit où vous interagissez avec l’agent ne doit pas impliquer de changer son comportement.

Pour les organisations, IronClaw prend en charge à la fois les déploiements multi-locataires, où les outils et les compétences peuvent être partagés au sein d’une équipe, et les déploiements à locataire unique, où l’isolation complète est privilégiée.

Où se situent NEAR AI et le staking
IronClaw est un composant d’une vision NEAR AI plus large, axée sur une infrastructure d’IA privée et contrôlée par l’utilisateur. Cette vision s’étend également à la manière dont les gens accèdent aux services d’IA. En juillet 2026, NEAR AI a introduit un accès basé sur le staking pour l’inférence confidentielle et l’hébergement d’agents. Les utilisateurs peuvent staker du NEAR pour recevoir des crédits d’utilisation et déployer des agents IronClaw, tandis que le NEAR sous-jacent reste détenu par l’utilisateur selon le modèle non custodial décrit par NEAR AI.
Cela donne au staking un rôle qui va au-delà de la simple recherche d’un rendement en pourcentage. Le réseau NEAR sous-jacent fournit l’infrastructure décentralisée sur laquelle fonctionne cet écosystème, tandis que le staking contribue à la sécurité de ce réseau. Au niveau du service, NEAR AI relie également le staking à l’accès au calcul IA et à l’hébergement d’agents.

C’est une direction intéressante pour l’IA décentralisée : le réseau sécurise l’infrastructure, le portefeuille détient la participation de l’utilisateur, et les services d’IA sont rapprochés les uns des autres.

IronClaw 1.0 montre à quoi peut ressembler un agent IA plus capable lorsque la sécurité, la persistance et l’exécution sont traitées comme des exigences architecturales plutôt que comme des réflexions tardives.

La grande question maintenant est de savoir jusqu’où ce modèle peut aller à mesure que l’infrastructure d’IA décentralisée mûrit.