Rather than loading all skills at once, the new Agent Skills standard published by Anthropic at the end of 2025 delivers them progressively. It uses YAML frontmatter for metadata such as name and description, and Markdown for the instructions themselves, which an agent only fetches when relevant. Additional resources such as scripts or API documentation can be stored in subfolders and pulled in on demand. The main advantage is to preserve context-window space.

VMware now supports this approach in the agentic harness for Tanzu Platform, part of a buildpack launched in the spring with a clear goal: make it easier to build agents by combining models, skills, MCP servers and other services. At VMware Explore 2026, the company highlighted several functional additions since launch, even though the buildpack remains officially in “technical preview.” The most notable is a short- and long-term memory module based on durable storage. On the roadmap is also a mechanism to tune the level of agent autonomy.

Tanzu Platform is also expanding on other fronts. Its MCP gateway now includes regex-based tool filtering. VMware groups this gateway with other components under the label of “agentic foundations” for Tanzu Platform, which are extended by “data foundations”: an MLOps toolkit spanning multimodal ingestion with federated querying, data product creation through a SQL editor with notebook-style flows, and publication to the Tanzu marketplace. Since early 2026, MCP servers can be published on that marketplace, and VMware says agents will follow. For now, it says it has broadened the available service catalog with offerings such as Cassandra, Neo4j and OpenSearch.

With these pieces in place, Tanzu Platform can sit on top of VCF as part of an inference platform branded VMware Private AI Cloud. This is less a standalone product than an umbrella brand at the intersection of VCF and the integrated Private AI Services portfolio, which can no longer be bought separately.

A second brand is emerging for the infrastructure layer: VMware AI Factory. It follows on from the Private AI Foundation with NVIDIA add-on launched in 2024, except that AMD is now in the picture. AMD’s Instinct GPUs have already been officially supported on VCF for several months, but AI Factory packages them into an automated system, starting with provisioning vSphere and VKS clusters. More importantly, it pushes a model-as-a-service approach with features including centralized external model catalogs such as Hugging Face and NGC, model sharing across tenants, a gateway, a code sandbox, vertical autoscaling based on latency and session thresholds, and topology awareness in vSphere DRA and the Kubernetes scheduler.

VMware says it offers a catalog of more than 150 validated open-source models for VCF. At Explore 2026, it singled out GLM 5.2, Qwen3.8-27B, and the Nemotron 3 families from NVIDIA, Gemma 4 from Google, and cotomi from NEC, an LLM optimized for Japanese.

Between infrastructure and the agentic platform, VMware is adding a security layer. One of the announced features is virtual patching with vDefend, using automated IDPS signature generation.

Broadcom, meanwhile, is pushing its own containerized control plane, AgentMinder. The company says its internal deployment handles more than 40 million API calls per day across 20 million identities. It is also launching an offer that goes beyond AI projects: TrueSource, split into three products focused on open-source supply-chain security. These are Spring Enterprise, which Broadcom maintains; Trusted Artifacts, covering Java, Python and Node.js libraries at SLSA level 3 plus Bitnami’s container image catalog; and TrueSource for database engines, covering PostgreSQL, MySQL, Valkey and RabbitMQ with deployment automation.

Plutôt que de charger les skills d’un seul coup, divulguons-les progressivement.

Le standard Agent Skills, publié fin 2025 par Anthropic, met en œuvre ce principe. Il utilise un frontmatter YAML pour les métadonnées (nom + description) et un corps Markdown pour les instructions. Un agent ne récupère ces dernières que lorsque c’est pertinent pour lui. Idem pour les ressources additionnelles (scripts, documentations API…), qu’on place dans des sous-dossiers. Principal bénéfice : optimiser l’occupation de la fenêtre de contexte.

VMware le prend désormais en charge dans son harnais agentique pour Tanzu Platform. Ce harnais fait partie d’un buildpack lancé au printemps avec une promesse : favoriser le développement d’agents, en y associant modèles, skills, serveurs MCP et autres services.

La VMware Explore 2026 a été l’occasion de mettre en avant quelques évolutions fonctionnelles du buildpack depuis son lancement (officiellement, il reste en « aperçu technique »). En particulier, l’ajout d’un module de mémoire courte et longue fondé sur du stockage durable. Sur la roadmap, il y a, entre autres, un mécanisme de réglage du niveau d’autonomie des agents.

Des « fondations agentiques », puis des « fondations data »

Tanzu Platform s’enrichit sur d’autres fronts. Sa passerelle MCP, par exemple, accueille des capacités de filtrage d’outils à base de regex.

Cette passerelle est l’une des briques que VMware a réunies sous la bannière des « fondations agentiques » pour Tanzu Plaform. Elles trouvent un prolongement avec les « fondations data ». Dans les grandes lignes, une boîte à outils MLOps allant de l’ingestion multimodale avec requête fédérée à la création de produits de données – à l’aide d’un éditeur SQL avec flux de type notebook – puis leur publication sur la marketplace Tanzu.

Depuis début 2026, on peut publier des serveurs MCP sur cette marketplace. Les agents suivront, promet VMware. En attendant, l’éditeur rappelle avoir étendu le catalogue de services disponibles, avec des références comme Cassandra, Neo4j et OpenSearch.

L’AI Factory… avec AMD

Ainsi doté, Tanzu Platform peut se superposer à VCF dans le cadre d’une plate-forme d’inférence : VMware Private AI Cloud.

Il ne s’agit pas tant d’une offre que d’une marque ombrelle. Elle se trouve au croisement de VCF et du portefeuille Private AI Services qui y a été intégré (on ne peut plus l’acheter séparément).

Une autre marque émerge pour couvrir la partie infra : VMware AI Factory. Elle est dans la continuité de l’add-on Private AI Foundation with NVIDIA lancé en 2024… sauf que c’est AMD qui est dans la boucle. Ses GPU Instinct sont déjà officiellement pris en charge sur VCF depuis quelques mois. Mais avec AI Factory, VMware les intègre dans un système automatisé, à commencer par le provisionnement des clusters vSphere et des VKS. Il développe surtout une logique de model-as-a-service, en prévoyant notamment :

Centralisation de catalogues externes (Hugging Face, NGC…)

Partage des modèles entre locataires

Gateway

Sandbox de code

Autoscaling vertical sur seuils de latence et de sessions

Prise en compte de la topologie dans les DRA vSphere et le planificateur K8s

VMware rappelle proposer un catalogue de « plus de 150 » modèles open source validés pour VCF. À l’occasion de l’Explore 2026, il en a mis quelques-uns en avant : GLM 5.2, Qwen3.8-27B et les familles Nemotron 3 (NVIDIA), Gemma 4 (Google) et cotomi (NEC ; LLM optimisés pour le japonais).

Broadcom rejoint la bataille des plans de contrôle agentiques

Entre l’infrastructure et la plate-forme agentique, VMware intecale une couche de sécurité. Parmi les nouveautés promises, du virtual patching avec vDefend à base de génération automatisée de signatures IDPS.

La maison mère Broadcom dégaine quant à elle son propre plan de contrôle, conteneurisé : AgentMinder. Elle affirme que son propre déploiement gère plus de 40 millions d’appels API par jour sur 20 millions d’identités. Elle annonce également une offre qui dépasse le cadre des projets IA : TrueSource, segmentée en trois produits axés sur la sécurité de la chaîne d’approvisionnement open source :

Spring Enterprise (dont Broadcom assure la maintenance)

Trusted Artifacts (bibliothèques Java, Python et Node.js de niveau 3 SLSA + le catalogue d’images de conteneurs de Bitnami)

TrueSource pour les moteurs de bases de données (PostgreSQL, MySQL, Valkey et RabbitMQ, avec automatisation du déploiement)

Illustration principale © faraktinov – Adobe Stock

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