Agenta

Vous décrivez la tâche que vous voulez accomplir, puis vous confiez à l'agent son contexte et ses outils. Ensuite, vous l'améliorez par du travail réel et des retours au lieu de réécrire la configuration depuis zéro. Les chefs de produit peuvent intervenir ici sans attendre qu'un ingénieur monte un prototype, ce qui veut dire que les personnes les plus proches du problème peuvent façonner l'agent directement au lieu d'ouvrir un ticket en espérant que l'intention survive à la traduction. Combien de configuration faut-il ? Moins que vous ne le pensez. Décrivez simplement la tâche.

Les prompts, les compétences et les outils sont versionnés comme du code, donc chaque changement est une révision que vous pouvez inspecter. Si un nouveau prompt nuit à la qualité de la sortie, vous revenez au dernier bon au lieu de deviner. Grande différence. C'est la fonctionnalité qui transforme le bricolage de prompts en quelque chose que vous pouvez vraiment gérer à l'échelle d'une équipe.

Vous testez un changement contre un jeu de tests avant sa mise en ligne, avec un LLM juge ou des évaluateurs que vous écrivez vous-même. L'objectif est de repérer les baisses de qualité avant vos utilisateurs. Cela compte surtout quand une modification de prompt paraît inoffensive en relecture mais déplace les sorties d'une manière que personne n'avait prévue, ce qui arrive plus souvent que la plupart des équipes ne l'imaginent dès qu'un agent a une douzaine d'outils branchés. Les évaluations sont illimitées sur les plans cloud payants, donc vous ne rationnez pas les tests.

Chaque exécution produit une trace qui montre chaque étape, ce qu'elle a coûté et où elle a échoué. Quand une sortie est mauvaise, vous n'avez pas à reproduire tout le flux à l'aveugle. Lisez simplement la trace. Aucune conjecture. La rétention des données de trace va d'une semaine sur le plan gratuit à trois mois sur Business.

Les agents peuvent tourner selon un calendrier ou se déclencher quand quelque chose se produit dans une application connectée. Pas mal. Cela fait passer un agent du statut d'objet que vous actionnez à la main à celui d'élément qui travaille en arrière-plan. Les plans cloud payants incluent des planifications et des déclencheurs d'événements illimités.

Vous pouvez placer une personne devant les actions lourdes de conséquences pour que rien d'irréversible ne tourne tout seul. L'approbation apparaît comme une partie normale de l'exécution plutôt que comme un outil séparé vissé sur le côté. Croyez-moi, ce détail évite bien des conversations gênantes quand un agent décide tout seul que rembourser un client est la bonne décision. Pour les équipes qui automatisent tout ce qui touche à l'argent ou aux comptes clients, c'est la différence entre une démo et quelque chose en quoi vous auriez confiance.

La version open source tourne sur votre propre infrastructure sous licence MIT, avec des utilisateurs, des projets, des agents et des planifications illimités. Vos agents et vos données restent chez vous, ce qui est souvent le facteur décisif pour les équipes réglementées. Déployez avec Docker Compose. Apportez vos propres identifiants.

L'API REST est disponible aux URL de base des États-Unis, de l'UE et auto-hébergées, authentifiée par une clé API liée à un seul projet, ce qui signifie que vous pouvez éviter de transmettre un project_id à chaque requête, un petit détail qui pèse quand vous faites des milliers d'appels par jour. Un SDK Python s'installe avec une seule commande pip. Une spécification OpenAPI 3.1 est publiée, donc vous pouvez brancher Agenta à votre pipeline existant au lieu de cliquer dans l'interface. Aucune interface requise.