Cadrer les décisions
Définir les décisions que l'agent peut prendre, les outils qu'il peut appeler et les actions qui exigent toujours une approbation humaine.
Construire des agents IA qui agissent en production en toute sécurité
Un agent qui survit en production n'est pas une boucle de prompts. Il possède des outils explicites, des permissions, des limites, une mémoire, des évaluations et un chemin de reprise.
Je conçois et construis des agents utilisant des outils, y compris l'orchestration multi-agents avec des outils typés dans Pydantic AI, LangGraph lorsque le flux de contrôle le justifie, et un runtime managé comme AWS AgentCore lorsque l'exploitation l'exige.
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.
Chiffres de production
- Workflows d'agents en production
- Vector · Soraya 2 assistants IA publics en production, conçus et opérés en interne — plus des agents IA documentaires en production chez un énergéticien européen
Comment se déroule un engagement
Construire et évaluer
Implémenter le graphe, les outils, la mémoire et le jeu d'évaluation, puis comparer les architectures sur vos cas réels avant de passer à l'échelle.
Exploiter et transférer
Ajouter la supervision, les replis et les alertes, mener une période supervisée, puis remettre le runbook 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 frameworks et runtimes utilisez-vous ?
Pydantic AI pour des agents et des outils typés, LangGraph lorsque le graphe a besoin d'un état explicite, et des runtimes managés comme AWS AgentCore lorsque le contexte d'exploitation le favorise.
Comment empêchez-vous un agent de prendre une mauvaise action ?
Les actions sont en liste blanche, les arguments sont validés, les étapes risquées exigent une confirmation et chaque appel est tracé. La reprise fait partie de la conception, pas d'une réflexion après coup.
Comment mesurez-vous la qualité d'un agent ?
Chaque agent dispose d'un jeu d'évaluation construit à partir de vos cas : choix des outils, justesse des arguments, qualité d'extraction et gestion des échecs. Les régressions sont détectées avant le déploiement.
Les agents peuvent-ils tourner dans 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.