Agents IA

Des agents qui comprennent, décident et agissent.

Créez des agents, connectez-les à vos données et déployez-les en quelques minutes.

Comment un agent accomplit le travail

Vous fixez l'objectif, les outils et les limites. L'agent choisit son chemin à l'intérieur de ce cadre.

Confiez-lui une mission
Décrivez l'objectif, les outils qu'il peut utiliser et les limites qu'il doit respecter.
Observez-le travailler
Chaque décision, appel d'outil et passage de relais est enregistré pendant l'exécution.

Les contrôles qui séparent une démonstration de quelque chose que vous pouvez mettre en production.

Un accès typé à vos systèmes
Les agents appellent les mêmes outils encadrés que vos workflows, jamais un accès brut à la base de données.
Ancré dans votre ontologie
Un agent résout les entités via le modèle partagé au lieu de deviner votre schéma.
Passe la main aux personnes
Confiez le travail à une personne lorsqu'un jugement s'impose, puis reprenez avec tout le contexte.
Encadré par des règles
Permissions, dépenses et accès aux outils sont définis par agent et appliqués à l'exécution.
Se souvient d'une exécution à l'autre
Un état durable rattaché à l'agent et aux entités qu'il traite, pas à une seule conversation.
Mesuré avant le déploiement
Testez un agent sur des cas enregistrés et comparez les versions avant d'élargir l'accès.

Modèles: Configurés par espace de travail, avec des exceptions par agent.
Outils: Appels typés de fonctions, HTTP et workflows, limités par agent.
Mémoire: État durable d'une exécution à l'autre, limité à l'agent et à ses entités.
Limites: Plafonds par exécution sur les jetons, les dépenses et la durée.
Observabilité: Chaque prompt, appel d'outil et sortie est conservé sur l'exécution.
Concurrence: Plafond d'exécutions simultanées par agent, avec mise en file d'attente une fois atteint.

Ce que les équipes demandent avant de le laisser agir sur de vrais systèmes.

Donnez-lui un objectif, accordez-lui des outils et observez chacune de ses décisions.