
Fugu (Sakana AI) : l’IA multi-agents bat les modèles géants
Sakana AI a présenté Fugu, une famille d’orchestrateurs de modèles qui remet en débat un des sujets les plus chargés de l’IA moderne : la progression des performances viendra-t-elle de l’entraînement de modèles monolithiques toujours plus grands, ou de la coordination de plusieurs modèles spécialisés via des systèmes multi-agents ? Ce concept n’est pas nouveau pour les équipes techniques familières avec LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP, les agents de code ou les flux RAG. Ce qui est remarquable, c’est que Sakana AI en a fait un rapport technique avec des résultats mesurables. Fugu-Ultra, sa version axée sur la qualité maximale, atteint 73,7 % sur SWE-Bench Pro, contre 69,2 % pour Claude Opus 4.8 dans le même rapport. Sur Terminal Bench 2.1,




