Audit et cadrage
Définir les décisions que l'agent peut prendre, les outils qu'il peut appeler et les actions qui nécessitent toujours un humain.
Développement et conseil en agents IA
Un agent qui fonctionne en production est un système avec des permissions, des limites, des outils, de la mémoire et un chemin de supervision - pas une boucle de prompt.
Je conçois et construis des agents utilisant des outils, y compris l'orchestration multi-agents avec retours en arrière séquentiels et traçabilité complète.
Les situations auxquelles cela répond
- Un assistant qui répond bien mais ne peut pas agir sur les systèmes d'affaires.
- Agents sans modèle de permission, sans limites et sans chemin de récupération.
- Aucune évaluation des appels d'outils, hallucinations ou échecs silencieux.
- Une seule dépendance de modèle sans retour en arrière lorsqu'elle se dégrade.
Comment cela s'articule
Un superviseur aux outils encadrés
Un agent superviseur appelle la recherche documentaire, des API métier et un bac à sable de code, entouré de mémoire, d'un jeu d'évaluation et d'une validation humaine.
Ce que vous obtenez
- Agents avec outils explicites, permissions et actions limitées.
- Orchestration multi-agents où chaque agent a une responsabilité.
- Ensembles d'évaluation pour l'utilisation des outils, la qualité d'extraction et les cas d'échec.
- Observabilité sur chaque exécution, avec des traces et des coûts par opération.
- Un chemin de supervision et une procédure de récupération documentée.
Comment se déroule un engagement
Conception et réalisation
Construire le graphe de l'agent, les outils, la mémoire et l'ensemble d'évaluation, puis comparer les architectures sur des cas réels.
Industrialisation et prise en charge
Ajouter de la surveillance, des retours en arrière et des alertes, puis remettre le manuel d'exploitation à votre équipe.
Preuve et lectures connexes
Questions fréquemment posées
Quand un agent est-il le bon choix ?
Lorsque la tâche nécessite de choisir des outils ou d'adapter une séquence au contenu. Un pipeline déterministe reste moins cher et plus prévisible pour un traitement stable et bien spécifié.
Quels cadres d'agents utilisez-vous ?
Principalement Pydantic IA pour des agents et outils typés, aux côtés d'agents LangGraph ou Bedrock lorsque la pile environnante l'exige. Le choix suit les contraintes, pas l'inverse.
Comment empêchez-vous un agent de prendre une mauvaise action ?
Les actions sont explicitement autorisées, les arguments sont validés, les étapes risquées nécessitent une confirmation, et chaque appel est tracé. La récupération fait partie de la conception.
Les agents peuvent-ils fonctionner sur notre cloud ?
Oui. Les agents peuvent fonctionner sans serveur ou sur des services gérés dans votre compte, avec vos fournisseurs de modèles et vos contrôles d'accès.