L'intégration Slack via Fleet permet de déployer directement des agents dans les workflows d'équipe, tandis que la traçabilité vocale (voice tracing) facilite le débogage des interactions en temps réel. OpenWiki Brains, nouvelle capacité documentaire, aide les agents à accéder à des bases de connaissance structurées et à jour.
Reinforcement Learning Models (RLMs) intégrés aux Deep Agents offrent une optimisation comportementale post-déploiement : l'agent apprend des retours d'usage pour affiner ses décisions sans retraining manuel. C'est le passage d'un agent "figé" à un agent "adaptatif".
Les développeurs retrouvent ici trois gains concrets : réduction du temps d'itération (sandbox isolé), accélération du déploiement (Slack native), amélioration continue (RLMs). L'offre free tier sur Sandboxes abaisse la barrière à l'entrée pour tester l'architecture agent avant coût réel.
