Vue d'ensemble

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Introduction

• Couche d’intelligence principale : Alimentée par le LLM sélectionné (par ex., série GPT-5, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 3), elle gère le traitement cognitif lourd — raisonnement, compréhension du langage, synthèse de contexte et logique de prise de décision. C’est le « cerveau » qui interprète l’intention de l’utilisateur et formule des plans.
• Couche d’outils : Cette couche opérationnelle connecte l’intelligence aux systèmes externes. Elle comprend une suite complète de toolkits natifs pour exécuter du code, naviguer sur le web, interroger des bases de données et manipuler des fichiers. Elle traduit l’intention du LLM en appels API concrets et commandes système.
• Couche d’intégration : Cette couche permet une interaction transparente avec l’écosystème logiciel d’entreprise. Elle dispose d’une bibliothèque de connecteurs préconstruits pour Salesforce, Microsoft 365, Jira, ServiceNow, et plus encore.
• Couche d’orchestration : Cette couche supervise l’ensemble du cycle de vie d’une interaction, gérant l’authentification, la récupération d’erreurs, la gestion de l’état et la délégation multi-agents. Elle garantit que les tâches complexes sont exécutées de manière fiable et sécurisée.

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Capacités principalesL’architecture est basée sur un système modulaire à quatre couches conçu pour l’évolutivité, la sécurité et la flexibilité :### Architecture et aperçu de la plateforme

• Accès web en temps réel : Les agents peuvent naviguer sur Internet en direct pour récupérer des prix boursiers, des informations de dernière minute ou des données concurrentielles, garantissant des réponses toujours actuelles.
• Intégration d’entreprise : Prise en charge des protocoles OAuth 2.0 pour Microsoft 365 et Google Workspace. L’agent agit au nom de l’utilisateur en respectant toutes les permissions existantes.
• Visualisations : Un moteur de visualisation intelligent détecte automatiquement les données à présenter visuellement et peut restituer des graphiques interactifs (barres, camemberts, lignes, nuages de points) directement dans l’interface de chat.
• Personnalités personnalisées : Les administrateurs peuvent définir des contraintes comportementales et des définitions de persona. Un agent peut être configuré pour respecter des styles de communication spécifiques — formel, créatif ou empathique — garantissant la cohérence de la marque.

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Pour commencer

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Pour commencer

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Créer un nouveau projet

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Créer un nouveau projet

• DRH : Assistant employé, Assistant de classement de CV, Assistant d’évaluation des performances
• DRI : Assistant d’extraction, Agent QA analyste, Opérations IT et résolution d’incidents, Gouvernance des données et confidentialité, Optimisateur de coûts cloud
• DJ : IA de révision de contrats, Agent de révision de NDA, Agent de gestion des contrats et obligations, Assistant d’évaluation de contrats, Agent de conformité réglementaire, Agent de découverte et d’analyse de risques
• DRH : Assistant employé, Assistant de classement de CV, Assistant d’évaluation des performances

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Modèles d’agents

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Modèles d’agents

• DAF : Assistant de planification budgétaire, Agent de traitement de factures, Assistant de reporting financier, Agent de prévision et modélisation par scénarios, Agent de conformité fiscale et trésorerie

• Protocoles multiples : Les serveurs peuvent être configurés avec différentes méthodes de transport (HTTP, SSE) et options d’authentification.- Gestion des serveurs : Surveillez l’état des serveurs et gérez les connexions.- Configuration du toolkit MCP : Configurez les serveurs MCP pour des capacités d’agent améliorées.- Serveurs MCP personnalisés : Ajoutez des serveurs MCP personnalisés ou modifiez les configurations existantes.Configuration avancée :- Paramètres préconfigurés : Les serveurs populaires sont livrés avec des configurations par défaut optimisées.- Sentry : Surveillez les erreurs et problèmes de performance directement depuis les interactions de l’agent.**Ajout rapide de serveurs populaires :**Les serveurs MCP (Model Context Protocol) fournissent à votre agent un accès à des outils et sources de données externes via des connexions serveur préconfigurées. MCP standardise la communication des agents IA avec les systèmes externes.### Serveurs MCP (Model Context Protocol)- Guide d’utilisation des outils : Donnez des instructions sur l’utilisation des outils. Ex. : « Vérifiez toujours votre code en l’exécutant dans la sandbox avant de répondre. »- Spécification du format : Définissez l’apparence de la sortie. Ex. : « Formatez votre réponse en Markdown avec des blocs de code. »- Définition des contraintes : Fixez les limites du comportement. Ex. : « N’expliquez pas les concepts de base. Concentrez-vous uniquement sur les modèles avancés. »- Définition de la tâche : Définissez l’objectif principal. Ex. : « Votre objectif est de réviser des extraits de code et de suggérer des optimisations de performance. »- Définition du rôle : Identifiez clairement qui est l’agent. Ex. : « Vous êtes un développeur Python senior expert. »L’instruction système (ou prompt de personnalité) est le levier de configuration le plus puissant. Il définit l’« âme » de l’agent, gouvernant son ton, son comportement et son cadre de prise de décision.### Prompts de personnalité

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Sorties structurées

• Définition de schéma : Créez des schémas JSON personnalisés définissant la structure exacte des sorties de l’agent.
• Sécurité typique : Garantissez que les réponses correspondent à des types de données spécifiques (chaînes, nombres, booléens, tableaux, objets).
• Champs obligatoires : Spécifiez quels champs doivent toujours être présents dans la sortie.
• Validation : La validation automatique garantit que les sorties correspondent au schéma défini.
• Schémas multiples : Créez différents schémas de sortie pour différentes tâches.

• Intégration API : Générez des réponses directement consommables par des API ou microservices.
• Opérations de base de données : Formatez les sorties pour l’insertion en base de données.
• Remplissage de formulaires : Structurez l’extraction de données de documents vers des champs de formulaire prédéfinis.
• Rapports : Générez des structures de rapports cohérentes et traitables automatiquement.
• Flux de données : Alimentez les systèmes de traitement de données en aval avec les sorties de l’agent.

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "customer_name": { "type": "string" },
    "email": { "type": "string", "format": "email" },
    "sentiment": { "type": "string", "enum": ["positive", "neutral", "negative"] },
    "priority": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 },
    "tags": { "type": "array", "items": { "type": "string" } }
  },
  "required": ["customer_name", "email", "sentiment"]
}

• Attribution utilisateur : Suivez qui a effectué chaque modification pour la responsabilité et la conformité.- Possibilité de restauration : Revenez rapidement à une configuration précédente si des problèmes surviennent.- Comparaison de versions : Comparez différentes versions pour voir exactement ce qui a changé.- Historique complet : Consultez toutes les modifications de configuration avec horodatages et attribution utilisateur.**Fonctionnalités :**L’historique des versions fournit une piste d’audit complète de toutes les modifications apportées à la configuration de votre agent.### Historique des versions