Agent Substrate : faire évoluer Kubernetes pour les agents à grande échelle

Les agents IA passent l'essentiel de leur temps en attente d'une requête humaine, d'un résultat d'outil ou d'une réponse de modèle. Un Pod par session mobilise de la mémoire inutilement, tandis que supprimer les Pods entre les tours impose un démarrage à froid de plusieurs secondes et la perte de l'état de l'agent. Le post-training par RL rencontre les mêmes limites. Agent Substrate, désormais donné, répond à ce problème.