Orchestration multi-agents
Des flux en graphe, avec relances, reprise depuis la dernière étape et un agent spécialisé pour chaque partie du travail.
Service · AI Harness Development
Le harness qui met vos agents en production
Nous construisons tout ce qui entoure vos agents IA : mémoire métier, orchestration, validation par rôle, evals et maîtrise des coûts. À vous, auditable et prêt à grandir.
AI HARNESS DEVELOPMENTEN SERVICE
Ce que vous recevez
Orchestrationflux en graphe
Mémoirebrain métier
Validationsignature par rôle
Qualitéevals continues
Dépensesplafonds par flux
Le problème
Vos agents fonctionnent en démo, pas en production. Ce qui manque est rarement le modèle : c'est tout ce qui l'entoure.
PiloteIl n'arrive jamais en production
Il marche avec des données propres et un seul utilisateur, puis casse face aux vraies exceptions.
Qui ?Personne ne valide rien
L'agent envoie aux clients des contenus qu'aucune personne habilitée n'a relus.
Pourquoi ?Des erreurs inexpliquées
Sans traces, personne ne sait ce qu'a fait l'agent, avec quelles données ni à quel coût.
ZéroChaque agent repart de zéro
Chaque projet crée sa propre mémoire, ses règles et ses connexions, et rien n'est partagé.
Ce que nous construisons
Toutes les pièces dont un agent a besoin en production. Sur notre harness éprouvé, adapté à vos processus, rôles et règles.
Brain métier
Une mémoire partagée par tous les agents : clients, dossiers, règles et décisions. Elle vit dans votre infrastructure et vous appartient.
Validation humaine par rôle
Des points de contrôle où la bonne personne signe avant que quoi que ce soit d'important ne sorte de l'entreprise.
Evals et observabilité
Des cas réels sur lesquels chaque changement est mesuré, et des traces de ce que chaque agent a fait, avec quelles données et à quel coût.
Sécurité et politiques
Permissions minimales par agent, gestion des secrets, exécution isolée et défense contre le prompt injection.
Routage des modèles et coûts
Le meilleur modèle pour chaque tâche, avec des plafonds de dépense par flux et un fournisseur de secours en cas de panne.
Architecture
AI agent harness : la vue complète Comment un LLM devient un agent fiable, sûr et capable.
1Qu'est-ce qu'un harness ?
Le système d'exécution autour du LLM : il orchestre l'exécution et gère outils, mémoire, état, sécurité et observabilité.
Agent = Modèle + Harness
Modèleraisonne+Harnessplan de contrôle
2Capacités clés
- Assemblage du prompt et du contexte
- Orchestration de la boucle
- Orchestration des outils
- Gestion de la mémoire
- Règles et sécurité
- Humain dans la boucle
- Exécution isolée
- Coordination multi-agents
- Observabilité et traces
- Evals et amélioration continue
Objectif: Permettre au modèle de planifier, utiliser des outils, se souvenir, exécuter et livrer des résultats en toute sécurité.
- Utilisateur / API
- Harness
- Modèle
- Outils / environnement
- Résultats
3Architecture du harness
Utilisateur / APIWeb, mobile, CLI
Harness · plan de contrôle
Assembleur de promptsMoteur de boucleRegistre d'outilsGestion de la mémoireMoteur de règlesSession et étatReprise sur erreurValidation humaineRouteur multi-agentsTraces et télémétrie
LLMMoteur de raisonnement
Outils
- Recherche web
- Bases de données
- Fichiers
- E-mail / Slack
- Exécution de code
- API
- Services cloud
- CRM / ERP
Sandbox · environnement d'exécution
ConteneurDockerMicroVMFirecrackerWASMruntimeRéseaucontrôlesFichierssystème
Isolation · Limites de ressources · Snapshots d'état · Sécurité
Couches de mémoire
- Court terme · session
- Long terme · base vectorielle
- Épisodique · traces
- Base de connaissances
À retenir: Le modèle pense. Le harness rend cette pensée exécutable, sûre et fiable.
4La boucle de l'agent
- 1. Penser
Le modèle analyse le contexte et décide quoi faire.
- 2. Planifier
Il choisit : répondre ou appeler un outil.
- 3. Agir
Le harness exécute l'outil en toute sécurité.
- 4. Observer
Le résultat de l'outil et de l'environnement revient.
- 5. Réfléchir
Il ajoute le résultat au contexte et recommence jusqu'au bout.
- 6. Répondre
Il remet le résultat final à l'utilisateur.
5Orchestration multi-agents
Agent superviseur / routeur
Agent de rechercheAgent développeurAgent de revue
Mémoire, connaissances et outils partagés
6Observabilité et evals
Ce que l'on trace
- Prompts et réponses
- Appels d'outils
- Latence et tokens
- Erreurs et reprises
- Transitions entre agents
- Lectures / écritures mémoire
Stockage des traceslogs, métriques, traces
Boucle d'amélioration
- Définir tâches et benchmarks
- Lancer l'agent
- Noter les résultats
- Analyser les échecs
- Améliorer prompts, outils, règles, modèle
7Couches de sécurité et de contrôle
- Validation et nettoyage des entrées
- Permissions et accès aux outils
- Détection d'actions dangereuses
- Circuits de validation humaine
- Secrets et protection des données
- Rate limits et plafonds de dépenses
- Journaux d'audit et conformité
8Exemple de bout en bout
- L'utilisateur demande : « Analyse ventes.csv et donne-moi des insights »
- Le harness construit le contexte : mémoire, outils, instructions
- Le LLM raisonne et appelle un outil Python
- La sandbox exécute le code en sécurité et renvoie les résultats
- Le LLM interprète les résultats et poursuit son raisonnement
- Le harness renvoie la réponse finale à l'utilisateur
Notre méthode
Du diagnostic à l'évolution, avec des livrables à chaque étape.
- 01Diagnostic
Nous cartographions processus, systèmes, données et risques. Vous recevez le processus prioritaire et les critères de succès.
- 02Conception
Nous définissons agents, mémoire, règles, rôles de validation et evals. Vous recevez l'architecture et le plan.
- 03Construction
Nous mettons en place le harness et le premier flux sur vos systèmes, avec des revues hebdomadaires sur des cas réels.
- 04Production
Nous lançons avec de vrais utilisateurs, des validations actives, des traces et des alertes, mesurés selon les evals convenues.
- 05Évolution
Nous ajustons avec les données d'exploitation et ajoutons de nouveaux agents sur la même base.
Ce que vous recevez
Un système en production, pas un prototype.
- Harness déployé sur votre infrastructure ou cloud
- Premier flux agentique en service avec de vrais utilisateurs
- Mémoire métier documentée et sous votre contrôle
- Suite d'evals construite à partir de vos cas
- Tableau de bord des traces, coûts et alertes
- Manuel d'exploitation et transfert à votre équipe
Technologie
Le meilleur modèle pour chaque tâche, sur une base commune.
OpenAIClaudeGeminiModèles open sourceOrchestration en grapheMémoire structurée et vectorielleEvals automatiséesTraces et télémétrieExécution isoléeGestion des secretsAPI et webhooksIntégration CRM et ERPMaîtrise des coûts par flux
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Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'un AI harness et pourquoi en ai-je besoin ?
C'est l'infrastructure qui entoure le modèle d'IA : les informations qu'il voit, les outils qu'il utilise, les règles qu'il respecte, qui valide et comment tout est consigné. Le modèle raisonne ; le harness rend ce raisonnement fiable dans votre entreprise.
Pouvez-vous partir des agents ou pilotes que nous avons déjà ?
Oui. Nous commençons par diagnostiquer ce qui marche et ce qui manque, et les intégrations, données et prompts sont souvent réutilisables. Ce qui change, c'est la base : mémoire, validations, evals et traces communes à tous les agents.
Avec quels modèles d'IA travaillez-vous ?
Avec le meilleur pour chaque tâche : OpenAI, Gemini, Claude ou des modèles open source. Le harness oriente chaque étape vers le bon modèle et permet de changer de fournisseur sans reconstruire le système.
À qui appartiennent la mémoire et les données ?
À vous. La mémoire métier vit dans votre infrastructure ou votre compte cloud, avec vos permissions. Nous ne vendons pas de licences et ne vous enfermons pas dans une plateforme.
Quel agent ou pilote voulez-vous mettre en production ? Décrivez-nous le processus et nous vous proposerons un diagnostic.
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