Agents utilisant des outils
Accès à périmètre limité à la recherche, aux bases de données, API internes et services externes, avec entrées typées, sorties validées et actions auditables.
AGENTS IA & ORCHESTRATION
Des workflows agentiques contrôlables, reprenables et améliorables
Agents utilisant des outils, workflows avec état et validations humaines avec permissions et reprise explicites.
Agents utilisant des outils, workflows avec état et validations humaines avec permissions et reprise explicites.
Nous construisons des systèmes dans lesquels les modèles sélectionnent ou utilisent des outils sur plusieurs étapes, tandis qu’une logique applicative déterministe contrôle permissions, branches, persistance, retries et décisions humaines. LangChain ou LangGraph peuvent soutenir cette architecture lorsque leurs abstractions conviennent au workflow.
Des workflows IA de longue durée avec état et contrôle explicites.
Des workflows IA de longue durée avec état et contrôle explicites.
Nous construisons des systèmes dans lesquels les modèles sélectionnent ou utilisent des outils sur plusieurs étapes, tandis qu’une logique applicative déterministe contrôle permissions, branches, persistance, retries et décisions humaines. LangChain ou LangGraph peuvent soutenir cette architecture lorsque leurs abstractions conviennent au workflow.
Orchestration avec état
État explicite du workflow, embranchements, checkpoints, exécution durable et récupération pour les travaux qui ne peuvent pas tenir dans une seule requête.
Approbation humaine
Files de revue, seuils, escalade et résultats intermédiaires modifiables pour les actions qui exigent une responsabilité humaine.
Systèmes multi-agents
Des agents spécialisés uniquement lorsque la décomposition améliore suffisamment la qualité ou les responsabilités pour justifier le coût et la complexité de coordination.
Comment nous sécurisons un workflow agentique pour la production
Comment nous sécurisons un workflow agentique pour la production
Nous séparons les décisions qui bénéficient d’un modèle des règles qui doivent rester déterministes. Chaque action externe possède un responsable, une frontière de permissions, un parcours de validation et un comportement de récupération.
- 01
Cartographier le graphe du workflow
Nous identifions états, outils, décisions, points de défaillance, portes d’approbation, critères de fin et responsables des systèmes existants.
- 02
Évaluer les étapes incertaines
Nous construisons des jeux de données pour le routage, l’extraction ou la génération et comparons le comportement des modèles avant d’automatiser les actions.
- 03
Ajouter une exécution durable
Nous implémentons persistance, files, idempotence, retries, timeouts, annulation et revue humaine.
- 04
Tracer et gouverner
Nous enregistrons les transitions de modèle, prompt, outil et état, surveillons coûts et défaillances et prenons en charge le déploiement contrôlé de la configuration.
Livrables agents et orchestration
Livrables agents et orchestration
Le système comprend les mécanismes backend nécessaires à un travail fiable, pas seulement le prompt de l’agent et les déclarations d’outils.
- Graphe du workflow et des responsabilités
- Implémentation des agents, outils et contrôles déterministes
- État persistant, files et récupération
- Revue humaine et contrôles administratifs
- Tracing, évaluation et documentation d’exploitation
Livrables agents et orchestration
Des workflows IA de longue durée avec état et contrôle explicites.
Des workflows IA de longue durée avec état et contrôle explicites.Nous construisons des systèmes dans lesquels les modèles sélectionnent ou utilisent des outils sur plusieurs étapes, tandis qu’une logique applicative déterministe contrôle permissions, branches, persistance, retries et décisions humaines. LangChain ou LangGraph peuvent soutenir cette architecture lorsque leurs abstractions conviennent au workflow.
FAQ
Questions propres à ce parcours.
Utilisons-nous toujours LangChain ou LangGraph ?
Non. Nous les utilisons lorsque leurs abstractions de modèles, d’outils ou de graphes réduisent le risque et la maintenance. Une implémentation explicite plus petite est préférable pour les workflows simples.
Quand une conception multi-agents est-elle pertinente ?
Lorsque des contextes, outils ou responsabilités de revue distincts améliorent matériellement le workflow. Ajouter des agents ne remplace pas un état et un contrôle clairement définis.
Un agent doit-il agir dans vos systèmes ?
Oui, lorsque c’est utile, avec autorisation à périmètre limité, contrats d’outils typés, validation, journaux d’audit et portes d’approbation proportionnées aux conséquences de l’action.
PROCHAINE ÉTAPE
Apportez-nous la contrainte, pas un brief parfaitement préparé.
Un responsable technique examinera l’état actuel et recommandera la plus petite prochaine étape utile.
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