Agentic Systems
Comment rendre un agent IA opposable. Identité cryptographique, manifeste, attestation, audit chain.
Pulse est la cellule de recherche permanente d'Orchessia. Six axes structurants. Publications mensuelles. Code et données reproductibles. Pas du marketing — de la science appliquée au runtime agentique.
48
papers publiés
6
axes actifs
12
co-auteurs externes
23
datasets ouverts
Six axes
Comment rendre un agent IA opposable. Identité cryptographique, manifeste, attestation, audit chain.
Topologies natives leader_follower, parallel, sequential, voting. Consensus byzantin, retry, BFT.
Standardiser le journal de pensée des agents. Format JSONL append-only, prev_hash chain, replay.
CoT · ReAct · ToT · Reflection · Consensus. Coût, latence, qualité, fiabilité comparés.
Hybride épisodique + vector + graph. TTL différenciés, garbage collection, migration versionnée.
Healing rules, anti-flap cooldown, HITL gates. Quand un agent peut se corriger lui-même.
Publications récentes
Toutes les publications Pulse R&D sont accompagnées du code, des données et des benchmarks. Licence ouverte pour la communauté académique, attribution Orchessia obligatoire.
Approche structurelle pour rendre un agent vérifiable, attribuable, opposable. Ed25519 + manifeste YAML + chaîne d'attestation.
Mesures empiriques sur 4 topologies (leader, parallel, sequential, voting) — consensus, retry, byzantine fault tolerance.
Format JSONL append-only avec prev_hash chain. Reasoning + memory recall + tool calls + decisions, rejouable à l'identique.
Comparatif des 5 patterns de raisonnement supportés par le runtime MAR. Coût · latence · qualité · fiabilité.
Pourquoi ni embeddings purs, ni SQL pur. Hybride épisodique + vector + graph, avec TTL différenciés selon sensibilité.
Anti-flap cooldown, severity, HITL gates. Conditions structurelles pour autoriser un agent à muter son propre comportement.
Collaboration académique
Pulse R&D collabore avec laboratoires, instituts et chercheurs indépendants. Accès anticipé aux capsules expérimentales, co-publications, datasets partagés.