L'outil cible les journalistes, chercheurs et opérateurs réseau qui ont besoin de réponses rapides sur le trafic Internet, les pannes et la qualité du réseau sans avoir à maîtriser les tableaux de bord et jeux de données existants de Radar . Selon Lai Yi Ohlsen, responsable produit chez Cloudflare, Radar Researcher est conçu pour rendre les mesures publiques de Radar plus faciles à interroger .

Comment ça marche concrètement

Radar Researcher est entièrement construit sur la propre plateforme développeur de Cloudflare, ce qui en fait une vitrine de « dogfooding » de la pile technologique de l'entreprise. Voici comment chaque partie du système fonctionne :

• Gestion des sessions : un Cloudflare Worker utilisant le SDK Cloudflare Agents gère chaque conversation. Chaque session est un Durable Object avec état, doté de sa propre base de données SQLite, conservant l'historique de la discussion et diffusant les réponses en continu même si l'utilisateur quitte la page .
• Modèle IA : le raisonnement principal est assuré par Workers AI, qui exécute des modèles ouverts comme Kimi K2.7. Le modèle traduit une requête en langage naturel en une investigation de données : recherche des jeux de données Radar pertinents, génération de graphiques interactifs (courbes, cartes, histogrammes, etc.) et fourniture d'un résumé en langage courant des résultats .
• Tâches secondaires : des modèles plus petits et plus rapides gèrent les tâches périphériques comme la rédaction des titres de conversation et la suggestion de questions complémentaires, afin de ne pas ralentir la réponse principale .
• Conscience contextuelle : l'outil reçoit la date et l'heure actuelles, ainsi que le contexte de connexion de base (localisation IP, réseau), ce qui lui permet d'adapter ses réponses à un lieu spécifique .

Toutes les informations sont délivrées via l'API de Radar, garantissant ainsi que le LLM sous-jacent s'appuie sur des données réelles et vérifiables plutôt que de générer des résultats spéculatifs .

Contexte plus large : Agents Week et WebMCP

Radar Researcher a été lancé pendant la Agents Week de Cloudflare, un événement interne à l'entreprise mettant en lumière les agents IA construits sur la plateforme développeur de Cloudflare . L'ensemble de l'outil fonctionne sur Workers, Durable Objects, Workers AI, AI Gateway, le stockage R2 et la couche de données de Cloudflare — démontrant ainsi les mêmes outils que tout développeur peut utiliser pour construire son propre agent IA .

Le même jour, Cloudflare a également activé le support de WebMCP sur Radar. WebMCP est un standard web émergent qui permet aux agents IA basés sur navigateur de découvrir et d'appeler directement les outils d'une page, au lieu de scraper du HTML. Cela rend Radar prêt pour les agents — il réussit désormais son propre test de préparation aux agents — et signale la volonté de Cloudflare de rendre ses propriétés accessibles à la fois aux humains et aux agents IA autonomes .

Ce que cela change pour l'accès aux données

Radar Researcher abaisse la barrière d'accès à l'un des plus grands ensembles publics de données de mesure de l'Internet. Auparavant, extraire des informations de Cloudflare Radar nécessitait de naviguer dans des visualisations complexes, de comprendre les points de terminaison d'API ou de filtrer manuellement les jeux de données. Désormais, un journaliste couvrant une panne régionale ou un opérateur réseau enquêtant sur des anomalies de trafic peut simplement poser une question et obtenir une réponse accompagnée de graphiques justificatifs .

L'outil préserve l'accès aux graphiques, jeux de données et traces de requêtes sous-jacents, afin que les utilisateurs puissent toujours vérifier et approfondir les résultats . Ses conclusions restent limitées par ce que le réseau de Cloudflare et les sources de données associées peuvent observer .

L'outil cible les journalistes, chercheurs et opérateurs réseau qui ont besoin de réponses rapides sur le trafic Internet, les pannes et la qualité du réseau sans avoir à maîtriser les tableaux de bord et jeux de données existants de Radar . Selon Lai Yi Ohlsen, responsable produit chez Cloudflare, Radar Researcher est conçu pour rendre les mesures publiques de Radar plus faciles à interroger .

Comment ça marche concrètement

Radar Researcher est entièrement construit sur la propre plateforme développeur de Cloudflare, ce qui en fait une vitrine de « dogfooding » de la pile technologique de l'entreprise. Voici comment chaque partie du système fonctionne :

• Gestion des sessions : un Cloudflare Worker utilisant le SDK Cloudflare Agents gère chaque conversation. Chaque session est un Durable Object avec état, doté de sa propre base de données SQLite, conservant l'historique de la discussion et diffusant les réponses en continu même si l'utilisateur quitte la page .
• Modèle IA : le raisonnement principal est assuré par Workers AI, qui exécute des modèles ouverts comme Kimi K2.7. Le modèle traduit une requête en langage naturel en une investigation de données : recherche des jeux de données Radar pertinents, génération de graphiques interactifs (courbes, cartes, histogrammes, etc.) et fourniture d'un résumé en langage courant des résultats .
• Tâches secondaires : des modèles plus petits et plus rapides gèrent les tâches périphériques comme la rédaction des titres de conversation et la suggestion de questions complémentaires, afin de ne pas ralentir la réponse principale .
• Conscience contextuelle : l'outil reçoit la date et l'heure actuelles, ainsi que le contexte de connexion de base (localisation IP, réseau), ce qui lui permet d'adapter ses réponses à un lieu spécifique .

Toutes les informations sont délivrées via l'API de Radar, garantissant ainsi que le LLM sous-jacent s'appuie sur des données réelles et vérifiables plutôt que de générer des résultats spéculatifs .

Contexte plus large : Agents Week et WebMCP

Radar Researcher a été lancé pendant la Agents Week de Cloudflare, un événement interne à l'entreprise mettant en lumière les agents IA construits sur la plateforme développeur de Cloudflare . L'ensemble de l'outil fonctionne sur Workers, Durable Objects, Workers AI, AI Gateway, le stockage R2 et la couche de données de Cloudflare — démontrant ainsi les mêmes outils que tout développeur peut utiliser pour construire son propre agent IA .

Le même jour, Cloudflare a également activé le support de WebMCP sur Radar. WebMCP est un standard web émergent qui permet aux agents IA basés sur navigateur de découvrir et d'appeler directement les outils d'une page, au lieu de scraper du HTML. Cela rend Radar prêt pour les agents — il réussit désormais son propre test de préparation aux agents — et signale la volonté de Cloudflare de rendre ses propriétés accessibles à la fois aux humains et aux agents IA autonomes .

Ce que cela change pour l'accès aux données

Radar Researcher abaisse la barrière d'accès à l'un des plus grands ensembles publics de données de mesure de l'Internet. Auparavant, extraire des informations de Cloudflare Radar nécessitait de naviguer dans des visualisations complexes, de comprendre les points de terminaison d'API ou de filtrer manuellement les jeux de données. Désormais, un journaliste couvrant une panne régionale ou un opérateur réseau enquêtant sur des anomalies de trafic peut simplement poser une question et obtenir une réponse accompagnée de graphiques justificatifs .

L'outil préserve l'accès aux graphiques, jeux de données et traces de requêtes sous-jacents, afin que les utilisateurs puissent toujours vérifier et approfondir les résultats . Ses conclusions restent limitées par ce que le réseau de Cloudflare et les sources de données associées peuvent observer .