AgentCore est la proposition d’Alibaba Cloud pour faire des agents IA une primitive prioritaire en entreprise plutôt qu’une simple expérimentation de laboratoire. Il consolide la création, la configuration et le déploiement des agents dans une console unique qui communique avec plusieurs fournisseurs de modèles, intègre les outils du Model Context Protocol (MCP) et gère l’accès de manière centralisée. Les équipes peuvent enregistrer côte à côte des agents auto-construits, des frameworks open source et des agents SaaS commerciaux, appliquer des modèles pour standardiser les comportements et déployer des mises à jour par lots. Les identifiants unifiés réduisent la prolifération des clés, tandis que les contrôles basés sur les rôles alignent les responsabilités entre ingénierie, opérations et parties prenantes métier. L’objectif est de maintenir une expérimentation rapide sans sacrifier l’auditabilité, l’observabilité ou la conformité en environnement de production.

Sous le capot, AgentCore rassemble trois piliers : la gestion du cycle de vie, la collaboration et la gouvernance, ainsi que l’observabilité et l’évaluation. Le routage et la configuration des modèles sont abstraits pour que les équipes puissent changer de fournisseur par agent sans réécrire de code de liaison. Les compétences et outils peuvent être catalogués, versionnés et réutilisés ; les capacités tierces transitent via MCP pour que les agents puissent appeler en toute sécurité des systèmes externes. Le runtime affiche des traces, l’usage des tokens et des signaux de performance de bout en bout — essentiels pour les SLO et le contrôle des coûts. Les connexions IM d’entreprise (par exemple DingTalk, WeChat, Lark) aident à intégrer les agents dans les flux de travail quotidiens. Les dépendances cloud optionnelles alimentent le traçage, la connectivité privée et la planification, mais sont facturées séparément — un détail important pour le TCO des acheteurs.

La valeur commerciale se manifeste dans des scénarios concrets : employés numériques qui conservent le contexte via des mémoires et bases de connaissances, agents de service client avec des environnements sandbox élastiques, équipes d’analyse conversationnelle décomposant les tâches entre équipes d’agents, et assistants de codage orchestrés sur des chaînes d’outils hétérogènes. Les fonctionnalités de gouvernance limitent l’accès aux données tout en préservant l’agilité, et l’observabilité permet un réglage itératif. Les premiers utilisateurs doivent tester le support multi-régions, l’étendue de la couverture MCP et la profondeur d’évaluation à travers les familles de modèles. Le pari stratégique est qu’un plan de contrôle neutre surpassera les constructions ponctuelles de frameworks sur la fiabilité et l’attribution des coûts, tout en offrant aux entreprises la liberté d’évoluer dans leurs choix de modèles selon les performances et les tarifs.