Hermes mobilise 1 393 agents pour refactoriser son propre code
Nous Research déploie 1 393 sous-agents pour refactoriser Python. 34,4 % de code supprimé, mais des régressions révèlent les limites de l'automatisation.
Nous Research a publié un cas d'étude montrant comment orchestrer massivement des agents autonomes pour nettoyer sa propre codebase. 1 393 sous-agents ont été mobilisés en parallèle pendant 19 heures pour analyser et refactoriser plus d'un million de lignes Python.
L'étude intéresse moins par ses promesses d'automatisation totale que par ce qu'elle expose des capacités et des failles de l'orchestration à l'échelle : mobiliser des milliers de processus parallèles est techniquement faisable, mais assurer la robustesse reste un défi ouvert.
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Résultats chiffrés
Les gains mesurables sont significatifs : 34,4 % du code non-test supprimé, soit 340 000 lignes éliminées. Le fichier `gateway/run.py` illustre le changement le plus radical, compressé de 34 847 à 5 512 lignes. L'estimation de Nous Research valorise cette optimisation à 1,8 million de dollars, tandis que l'exécution a coûté environ 19 300 dollars.
Régressions découvertes
Plusieurs bugs ont échappé à la validation automatique et ont été détectés après la fin du refactoring. Ces incidents rappellent que même un système conçu pour orchestrer du code ne peut pas garantir la qualité sans tests rigoureux et révisions manuelles complètes.L'étude intéresse moins par ses promesses d'automatisation totale que par ce qu'elle expose des capacités et des failles de l'orchestration à l'échelle : mobiliser des milliers de processus parallèles est techniquement faisable, mais assurer la robustesse reste un défi ouvert.
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