OpenAnolis développe Anolis OS 27 autour d’agents d’IA, qui génèrent 95 % du nouveau code de l’équipe d’Alibaba Cloud

Les agents d’IA s’invitent dans l’ingénierie des distributions Linux

OpenAnolis développe Anolis OS 27 avec des agents d’IA qui sélectionnent les logiciels et les correctifs, examinent le code et reportent les corrections d’une version à l’autre. Ma Tao, président de la communauté et responsable des logiciels de base chez Alibaba Cloud, a présenté cette approche lors du GOSIM AI Vision Forum, à Zhuhai. Il a indiqué que les agents généraient désormais 95 % du nouveau code de l’équipe des logiciels de base d’Alibaba Cloud.

L’ambition de la communauté ne se limite pas à l’écriture de code. OpenAnolis veut que l’ingénierie couvre l’ensemble du cycle de vie d’un système d’exploitation, du développement à la maintenance, en passant par l’exploitation et la gouvernance, et gagne un ordre de grandeur en rapidité, soit environ dix fois. Il s’agit d’un objectif présenté par la direction d’Alibaba Cloud, tandis que le chiffre de 95 % concerne le nouveau code généré au sein de l’équipe de Ma.

Anolis OS 27 donne une forme concrète à cette ambition. OpenAnolis a ouvert un monorepo, un dépôt Git unique qui rassemble de nombreux logiciels, afin de permettre aux responsables de maintenance et aux agents d’IA de travailler ensemble sur une distribution Linux. D’autres équipes pourront étudier et reprendre cette approche.

Ce projet s’inscrit aussi dans la volonté d’Alibaba Cloud de créer des systèmes d’exploitation spécialement conçus pour les agents. Lors de l’Apsara Conference 2026, l’entreprise a affirmé que son Agentic OS réduisait de plus de 30 % la consommation de jetons et triplait la densité de déploiement des environnements isolés. Pris ensemble, ces annonces décrivent deux évolutions liées : des agents qui contribuent à créer des systèmes d’exploitation et des systèmes d’exploitation repensés pour faire fonctionner des agents.

Le rôle des agents dans Anolis OS 27

Une distribution Linux associe le noyau Linux, qui gère le matériel et les principales ressources système, à de nombreux autres logiciels. Sa maintenance consiste à choisir les versions, appliquer les correctifs de sécurité, vérifier la compatibilité et veiller au bon fonctionnement de l’ensemble.

OpenAnolis qualifie Anolis OS 27 de « natif pour les agents », car des agents sont intégrés à ce processus d’ingénierie. Différents agents se chargent de sélectionner les logiciels et les correctifs, d’examiner le code et de rétroporter les correctifs. Le rétroportage consiste à adapter une correction issue d’une version plus récente pour qu’elle fonctionne dans une version antérieure encore utilisée par les clients.

Le monorepo offre un espace de travail commun. Rassembler de nombreux logiciels dans un seul dépôt peut aider les équipes et les agents à examiner ensemble les changements apportés à la distribution, au lieu de traiter chaque logiciel comme un projet isolé. OpenAnolis y voit une méthode de collaboration entre responsables de maintenance et agents, dont d’autres pourront étudier les pratiques d’ingénierie.

Ma a déclaré que les agents pourraient à terme construire un système d’exploitation complet de manière autonome et que le secteur devait prendre acte de cette tendance. Le projet actuel porte toutefois sur un processus d’ingénierie de distribution auquel participent des personnes et des agents logiciels. Aucune date de sortie d’Anolis OS 27 n’a été annoncée.

Ce que mesure le chiffre de 95 %

Le chiffre de 95 % avancé par Ma concerne le nouveau code produit par l’équipe des logiciels de base d’Alibaba Cloud. Cette précision est importante : la maintenance d’un système d’exploitation implique aussi des tests, l’analyse des défaillances, le choix des modifications à accepter et la prise en charge des logiciels dans la durée.

La génération de code n’est qu’une partie de ce travail. Un agent peut proposer une modification, mais son examen et son intégration déterminent si elle sera incorporée au système maintenu. OpenAnolis étend la participation des agents à ces tâches connexes, notamment à l’examen du code et à la sélection des correctifs.

L’objectif d’accélération par dix porte sur un processus plus vaste que l’écriture de code. Pour l’atteindre, il faudrait réduire le temps consacré au développement, à la maintenance, à l’exploitation et à la gouvernance. Pour les utilisateurs, l’intérêt concret serait de recevoir plus rapidement des mises à jour et des correctifs fonctionnels, tout en préservant la fiabilité des versions.

Dans sa présentation, Ma a placé la responsabilité du code au cœur de cette évolution. Lorsque des agents proposent des modifications et contribuent aussi à les examiner, les communautés doivent définir clairement qui répond des logiciels qu’elles distribuent. Cette question figurait parmi les sujets abordés lors de la table ronde d’ouverture du GOSIM.

Deux axes complémentaires aux fonctions distinctes

OpenAnolis décline sa stratégie en deux axes : « System for AI » et « AI for System ». Le premier concerne le système d’exploitation sur lequel fonctionnent les agents. Le second porte sur les agents qui développent et gèrent le système d’exploitation.

Pour le premier axe, Ma a présenté un système d’exploitation qui relie ressources informatiques, modèles, outils et applications. OpenAnolis positionne son projet ANOLISA comme un environnement d’exécution pour les agents. Un environnement d’exécution fournit à un programme les ressources et les services dont il a besoin pendant son fonctionnement.

Anolis OS 27 relève du second axe : son processus de développement fait appel à des agents pour effectuer des tâches d’ingénierie. SysAgent, chez Alibaba Cloud, étend cette idée à la livraison et à la gestion des systèmes d’exploitation, tandis qu’Agentic OS se concentre sur l’environnement dans lequel les agents exécutent leurs tâches.

Cette distinction permet de comprendre l’ampleur du programme. Une entreprise peut utiliser des agents pour maintenir une distribution, les faire fonctionner dans des environnements isolés et en employer un autre pour analyser des problèmes après le déploiement. Chaque activité répond à un besoin différent, même si elles reposent sur des technologies communes.

Pourquoi les jetons et les environnements isolés comptent

Alibaba Cloud affirme qu’Agentic OS réduit de plus de 30 % la consommation de jetons et multiplie par trois la densité de déploiement des environnements isolés. Les jetons sont les unités de texte ou d’autres informations traitées par un modèle d’IA. En réduire l’utilisation peut diminuer la quantité de calcul nécessaire au modèle pour accomplir une tâche.

Un environnement isolé, ou sandbox, est un espace cloisonné dans lequel un agent peut exécuter du code ou utiliser des outils, avec un accès limité au reste du système. Les agents peuvent avoir besoin de nombreux environnements de ce type, parfois pour une courte durée seulement. Leur création et leur fermeture fréquentes imposent des contraintes différentes à un système d’exploitation de l’exécution continue d’un petit nombre d’applications.

Alibaba Cloud explique avoir optimisé le système pour ces courtes sessions en environnement isolé et la création fréquente de processus. Une densité de déploiement plus élevée permet d’héberger davantage d’environnements isolés sur une infrastructure donnée. Selon la comparaison avancée par l’entreprise, une capacité de 100 environnements passerait à 300 dans les conditions correspondant à son affirmation.

Alibaba Cloud n’a pas détaillé les charges de travail utilisées pour les tests, les configurations de référence ni la méthode de mesure à l’origine des chiffres cités ici. Ces précisions sont importantes pour les clients qui cherchent à estimer les économies réalisables pour leurs propres tâches, car la consommation de ressources dépend aussi du modèle, des outils et de la charge de travail de chaque agent.

Comment s’articulent les annonces de septembre

La stratégie globale d’Alibaba Cloud s’est dessinée lors de deux événements organisés pendant l’Apsara Conference 2026, à Hangzhou. Le 22 septembre, le directeur technique Li Feifei a présenté la stratégie Agentic Cloud de l’entreprise. Le 23 septembre, un forum consacré aux systèmes d’exploitation a réuni OpenAnolis et des entreprises telles qu’AMD, Arm, Intel, Lenovo et ZTE.

Le compte rendu du forum de septembre publié par OpenAnolis présente le programme consacré aux systèmes d’exploitation, notamment Agentic OS, SysAgent et Loongkit. Il rapporte également que, selon Ma, la communauté avait achevé en juin 2026 son don à la fondation OpenAtom.

• Juin 2026 : OpenAnolis a achevé son don à la fondation OpenAtom, selon les propos de Ma rapportés par la communauté.
• 22 septembre 2026 : Li a présenté la stratégie Agentic Cloud d’Alibaba Cloud et des produits comme AgentCore, Agent Sandbox et une nouvelle génération de stockage CPFS.
• 23 septembre 2026 : Le forum sur les systèmes d’exploitation a porté sur l’infrastructure d’exécution des agents, la gestion automatisée des systèmes et un système de recommandation SkillHub.
• Lors du forum GOSIM à Zhuhai : Ma a présenté l’approche « native pour les agents » d’Anolis OS 27 et avancé le chiffre de 95 % pour son équipe.

Le forum de septembre a également accueilli Wang Jiangbo, membre du comité technique d’OpenAnolis et responsable de son groupe de travail sur les distributions. Il a évoqué la participation des agents à la création et à la maintenance des distributions, ainsi que des travaux portant sur l’architecture de processeur RISC-V.

SysAgent étend l’automatisation au-delà du développement

Feng Fuqiu, responsable des services système chez Alibaba Cloud et expert technique senior, a expliqué que SysAgent couvrait la distribution, l’exploitation et la sécurité. Le produit était proposé à des testeurs invités lors du forum de septembre.

SysAgent est issu d’OS Copilot, qui aidait les utilisateurs à analyser des problèmes. Alibaba Cloud le présente désormais comme un outil plus autonome couvrant l’ensemble du cycle de vie d’un système d’exploitation. Feng a cité l’entraînement et l’inférence sur des grappes de GPU comme exemple d’analyse des performances menée à l’aide d’une conversation en langage naturel. L’entraînement consiste à créer ou à ajuster un modèle, tandis que l’inférence est le processus par lequel on l’utilise pour produire une réponse.

Zhang Pengcheng, responsable des produits logiciels de base chez Alibaba Cloud, a présenté SysAgent aux côtés d’Agentic OS et de Loongkit. Loongkit vise à améliorer les performances de l’entraînement des modèles : ce composant distinct se concentre sur l’efficacité des calculs sous-jacents.

La plateforme AgentCore d’Alibaba Cloud intervient à un autre niveau : elle sert à créer et à gouverner des agents d’entreprise. Ses fonctionnalités couvrent les tâches de longue durée, les nouvelles tentatives après un échec, la reprise des tâches interrompues, la gestion des droits d’identité et l’audit des activités. Agent Sandbox fournit les environnements d’exécution, tandis que le nouveau système de stockage CPFS prend en charge les charges de travail exigeantes en données. Ces produits inscrivent les changements apportés au système d’exploitation dans un programme plus large d’infrastructure cloud.

Contrôle et reprise sur les appareils comme dans le cloud

Li Jinyuan, directeur général de Dingdao Zhilian, a présenté une intégration de DingOS avec Alibaba Cloud Agentic OS, destinée aux appareils, aux infrastructures informatiques de proximité et aux services cloud. Cette architecture associe le calcul local et l’ordonnancement des modèles à des dispositifs de contrôle de l’exécution des agents.

Parmi les fonctions décrites figurent le suivi de l’avancement des tâches, de la consommation de jetons et des ressources matérielles ; l’audit et la possibilité d’intervenir sur l’exécution ; ainsi que la restauration des espaces de travail pour reprendre les tâches interrompues. Pour une organisation qui utilise des agents, ce sont des exigences opérationnelles concrètes : savoir quelles ressources une tâche a consommées, contrôler ses actions et récupérer son travail après une interruption.

DingOS apporte des fonctionnalités au plus près de l’appareil, tandis qu’Alibaba Cloud Agentic OS assure la gestion de l’environnement d’exécution, notamment la gouvernance des jetons, la sécurité, l’observabilité et la restauration des espaces de travail. L’observabilité consiste à recueillir suffisamment d’informations sur un système en fonctionnement pour comprendre son comportement et analyser les problèmes.

La stratégie plus large d’Alibaba Cloud comprend aussi un Context Engine, conçu pour organiser les informations métier à l’intention des agents. Le contexte regroupe les informations dont un agent a besoin pour la tâche en cours, notamment les données pertinentes, les interactions précédentes et les retours sur l’exécution. Réunir ces informations répond à un objectif différent de la génération de code, mais les deux démarches reposent sur un accès contrôlé aux outils et aux données.

La gouvernance de l’open source entre dans le processus d’ingénierie

Ma a présenté le projet Anolis OS 27 lors de la table ronde d’ouverture du GOSIM, intitulée « Roots: Open Source Holding Ground in the Agentic Era ». Parmi les participants figuraient des responsables de la Rust Foundation, d’OpenUK, d’OpenCV et de l’Institut de Pékin pour l’intelligence artificielle. La discussion était animée par un coprésident du groupe LF AI and Data Generative AI Commons.

La table ronde a abordé la gouvernance, la responsabilité du code et la collaboration internationale, alors que l’IA transforme le profil de ceux qui soumettent et examinent des contributions open source. Pour OpenAnolis, ces sujets s’inscrivent dans une structure communautaire réunissant des entreprises, des universités et des instituts de recherche. Anolis OS est aussi la communauté amont d’Alibaba Cloud Linux, ce qui signifie que son développement alimente cette distribution cloud.

OpenAnolis met en place une seconde ressource commune avec SkillHub, une plateforme de fonctionnalités système réutilisables. Selon son compte rendu de septembre, plusieurs centaines de fonctionnalités avaient été ajoutées en deux mois, couvrant la sécurité, l’exploitation, l’inférence d’IA, les bases de données et le calcul sur différents types de matériel.

Le système de recommandation de SkillHub évalue les fonctionnalités selon quatre critères : la fiabilité fonctionnelle, les gains à l’exécution, la qualité statique et l’efficacité de la sécurité pendant l’exécution. La qualité statique désigne les vérifications effectuées sans exécuter le logiciel. Le système établit des classements généraux et par catégorie pour aider les utilisateurs à choisir parmi les fonctionnalités de plus en plus nombreuses.

Anolis OS 27 et SkillHub mettent en lumière le même enjeu opérationnel : l’automatisation réutilisable doit pouvoir être examinée, sélectionnée et maintenue. OpenAnolis s’y attelle au moyen d’un dépôt de développement public, d’une gouvernance communautaire et de l’évaluation des compétences partagées. Les prochaines étapes concrètes sont la poursuite du développement de la distribution et les retours issus des tests de SysAgent.

À retenir

• OpenAnolis développe Anolis OS 27 avec des agents chargés de sélectionner les logiciels, de gérer les correctifs, d’examiner le code et de rétroporter les corrections.
• Ma Tao affirme que les agents génèrent 95 % du nouveau code de l’équipe des logiciels de base d’Alibaba Cloud.
• La communauté veut accélérer d’environ dix fois l’ingénierie sur l’ensemble du cycle de vie du système d’exploitation.
• Alibaba Cloud affirme qu’Agentic OS réduit de plus de 30 % la consommation de jetons et triple la densité de déploiement des environnements isolés.
• Anolis OS 27 dispose d’un monorepo public destiné à la collaboration entre responsables de maintenance et agents.
• SysAgent était proposé à des testeurs invités lors du forum de septembre 2026 ; aucune date de sortie d’Anolis OS 27 n’a été annoncée.