AMD a ouvert le code de PrimusClaw, un runtime géré d'agents IA pour les clusters de GPU AMD Instinct. L'annonce a été publiée le 6 novembre 2026 sur le blog officiel de ROCm, et le code est disponible dans le dépôt AMD-AGI/PrimusClaw sur GitHub. L'idée est d'offrir aux organisations qui exploitent leur propre cluster de GPU la même expérience gérée qu'Anthropic, AWS, Google, Microsoft et OpenAI proposent en service — mais au sein de leur propre infrastructure.
Ce qu'est PrimusClaw
PrimusClaw divise l'exécution d'un agent en trois parties : une session durable, un harness sans état qui exécute la boucle de l'agent (le « Brain ») et un sandbox par session qui exécute ses actions (les « Hands »). Tout tourne dans le cluster Kubernetes du client, à côté des GPU Instinct. Chaque exécution devient une ligne dans une base PostgreSQL, et les réplicas du harness peuvent être mises à jour ou perdues en cours d'exécution sans abandonner le travail : une autre réplica le reprend depuis un checkpoint.
Déjà éprouvé en production chez AMD
Selon AMD, le système est en production dans l'entreprise depuis avril 2026. Deux installations ont déjà hébergé plus de 40 000 sessions d'agents pour plus de 70 utilisateurs, soit plus de 100 000 heures d'exécution, plus de 4 millions d'appels d'outils et plus de 500 milliards de tokens de prompt. Sur l'installation principale, l'exécution médiane a duré 3,4 heures.
La résilience a été mesurée en chiffres : sur 2 140 exécutions ayant perdu leur sandbox en plein travail, 2 047 (95,7 %) ont tout de même réussi. Lors de trois mises à jour continues de l'API, avec 583 exécutions en cours, 580 (99,5 %) sont allées jusqu'au bout et 544 (93,3 %) ont réussi — les échecs restants étaient des erreurs de l'agent ou du sandbox, pas la perte du processus de travail.
Standards ouverts et priorité au GPU
PrimusClaw parle les protocoles que l'écosystème des agents utilise déjà : A2A 1.0, MCP dans les deux sens — il se connecte aux serveurs MCP et expose aussi ses propres opérations comme des outils MCP — et une passerelle compatible avec les API d'Anthropic et d'OpenAI. L'authentification et le placement des GPU sur plusieurs nœuds sont délégués à Primus-SaFE, la plateforme ouverte d'AMD pour les clusters Instinct. Les sandboxes peuvent demander des GPU Instinct et démarrer à partir d'images basées sur ROCm, et le runtime héberge déjà des agents d'optimisation GPU comme Hyperloom et GEAK.
Sécurité : les identifiants restent hors du sandbox
La conception part du principe que le code généré par un modèle peut être hostile. Les identifiants de la plateforme restent donc dans le harness et ne sont pas transmis au sandbox : le seul identifiant dans un sandbox est la clé de l'utilisateur qui a appelé l'agent. Avec les réglages de durcissement du guide de sécurité, le sandbox filtre aussi le trafic sortant et exige un jeton de courte durée lié à la session à chaque appel.
Le dépôt est sous licence MIT, à une exception près : le plan de contrôle du sandbox est un fork sous licence Apache-2.0 du projet agent-sandbox de Kubernetes SIG Apps. Ce lancement renforce la stratégie d'AMD : concurrencer Nvidia non seulement sur le matériel, mais aussi sur le logiciel ouvert pour les centres de données IA.
À lire aussi : AMD donne la priorité au centre de données : Lisa Su déclare sa priorité et prévoit une baisse à deux chiffres des PC en 2027.
Sources : ROCm Blogs — PrimusClaw: An Open-Source Managed Agent Runtime for AMD Instinct GPU Clusters; GitHub — AMD-AGI/PrimusClaw.
Crédit image : AMD / ROCm Blogs.
Transparence : cet article a été produit avec l'aide de l'intelligence artificielle, en croisant des publications publiques sur X et des sources d'internet. Nous recommandons de consulter les sources originales pour plus de détails.
Muse
