Les agents terminaux suffisent à l'automatisation des entreprises
Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation
March 31, 2026
Auteurs: Patrice Bechard, Orlando Marquez Ayala, Emily Chen, Jordan Skelton, Sagar Davasam, Srinivas Sunkara, Vikas Yadav, Sai Rajeswar
cs.AI
Résumé
L'intérêt croissant pour le développement d'agents capables d'interagir avec des plateformes numériques afin d'exécuter de manière autonome des tâches métier significatives a conduit à l'exploration de diverses approches. Parmi celles-ci figurent les agents augmentés par des outils, construits sur des abstractions comme le Model Context Protocol (MCP), et les agents web qui opèrent via des interfaces graphiques. Cependant, la nécessité de tels systèmes agentiques complexes, compte tenu de leur coût et de leur surcharge opérationnelle, reste incertaine. Nous avançons qu'un agent de codage, équipé uniquement d'un terminal et d'un système de fichiers, peut résoudre de nombreuses tâches métier plus efficacement en interagissant directement avec les API des plateformes. Nous évaluons cette hypothèse sur divers systèmes réels et montrons que ces agents bas niveau utilisant un terminal égalent ou surpassent les architectures d'agents plus complexes. Nos résultats suggèrent que des interfaces programmatiques simples, combinées à des modèles de fondation performants, sont suffisantes pour une automatisation métier pratique.
English
There has been growing interest in building agents that can interact with digital platforms to execute meaningful enterprise tasks autonomously. Among the approaches explored are tool-augmented agents built on abstractions such as Model Context Protocol (MCP) and web agents that operate through graphical interfaces. Yet, it remains unclear whether such complex agentic systems are necessary given their cost and operational overhead. We argue that a coding agent equipped only with a terminal and a filesystem can solve many enterprise tasks more effectively by interacting directly with platform APIs. We evaluate this hypothesis across diverse real-world systems and show that these low-level terminal agents match or outperform more complex agent architectures. Our findings suggest that simple programmatic interfaces, combined with strong foundation models, are sufficient for practical enterprise automation.