Nous accompagnons les ESN, studios et agences qui doivent livrer des Agents IA métiers fiables, documentés et faciles à maintenir dans des environnements clients hétérogènes. Notre approche privilégie la standardisation par des templates de projet, une stratégie de tests adaptée aux agents et un pipeline CI/CD cohérent, afin d’intégrer l’IA dans l’existant sans surcharge inutile.
Nous intégrons vos contraintes (sécurité, conformité, environnements on‑premise ou cloud) et nous concevons des agents autour de conventions explicites : structure de code claire, connecteurs isolés, prompts versionnés et instrumentation de bout en bout. L’objectif est simple : fournir une base commune robuste que vos équipes peuvent réutiliser et faire évoluer sans dette cachée.
Architecture template et conventions
Nous partons d’un socle éprouvé en Node.js avec Fastify et LangChain, organisé pour séparer nettement l’orchestration, les connecteurs, les prompts et la configuration. Les adaptateurs LLM (OpenAI, Anthropic, Ollama) sont encapsulés derrière une interface unifiée afin de changer de fournisseur sans toucher au métier. Les connecteurs Qdrant et bases relationnelles (PostgreSQL, MariaDB/MySQL) sont regroupés dans des modules réutilisables avec gestion claire des dépendances.
La gestion des prompts est traitée comme un actif produit : fichiers dédiés, nomenclature stable, historique des changements, et publication de versions d’agent alignées sur les évolutions de prompt. Nous documentons les comportements attendus, les jeux d’exemples et les garde‑fous (validation d’entrée, limites de contexte, politiques d’escalade humaine) pour éviter les divergences fonctionnelles au fil du temps.
Nous améliorons la maintenabilité en fournissant des conventions de logs métier, une instrumentation prête à l’emploi, et une structure de configuration par environnement. Cela permet de déployer le même agent dans des contextes clients différents sans réécriture ni duplication fragile.
Stratégie de tests et QA pour Agents
Un agent n’est pas une simple API ; il demande une qualité mesurée sur des scénarios métier. Nous mettons en place des tests unitaires pour les composants purs (parsing, règles, extracteurs), des tests d’intégration pour les parcours RAG (interaction avec la base vectorielle) et des tests de régression de prompts afin de verrouiller le comportement conversationnel.
Les jeux d’exemples métier couvrent les cas nominaux, les entrées ambiguës et les données difficiles. Ils servent à détecter les dérives et à comparer objectivement deux versions d’un agent avant déploiement. Le monitoring opérationnel repose sur Langfuse ou des logs métier dédiés : traçage des requêtes, latence, provenance des documents, taux d’escalade et suivi des erreurs. Nous exploitons ces signaux pour prioriser les correctifs et guider l’évolution du prompt ou des données.
Nous intégrons des validations automatiques post‑déploiement dans un bac à sable pour assurer que l’agent fonctionne comme prévu avec l’infrastructure réelle du client, sans exposer les utilisateurs finaux à des changements non vérifiés.
CI/CD et déploiement sûr
Nous structurons un pipeline CI/CD compatible GitHub Actions ou GitLab CI, avec build d’artefacts Docker, tests automatisés et publication contrôlée. Les étapes clés sont clairement définies et auditées : compilation, linting, exécution des suites, préparation des images, et promotion vers les environnements cibles avec garde‑fous.
- Build et packaging: image Docker immuable, variables d’environnement typées, dépendances verrouillées.
- Validation sandbox: exécution des tests d’intégration et de régression de prompts sur un environnement isolé, jeux d’exemples métier inclus.
- Déploiement progressif: canari et feature flags pour activer de nouvelles capacités sur un segment restreint d’utilisateurs ou par client.
- Supervision et rollback: métriques et journaux temps réel, seuils de bascule, rollback documenté et versioning d’agent synchronisé avec les prompts et connecteurs.
Cette mécanique garantit un déploiement reproductible, traçable et réversible, aligné sur les contraintes de production de vos clients. Nous adaptons le niveau d’observabilité au budget et au contexte : du monitoring minimal jusqu’à une instrumentation complète avec corrélation des traces et tableaux de bord.
Conclusion et prochain pas
Nous concevons des agents IA métiers selon une approche structurée : Analyser le besoin, Créer sur un template réutilisable et Faire évoluer avec des tests et un CI/CD adaptés. Cette méthode réduit les risques opérationnels, améliore la lisibilité du code et stabilise les performances dans la durée, tout en respectant l’existant.
Vous souhaitez standardiser vos livrables d’agents pour vos clients et fiabiliser vos déploiements ? Contactez‑nous : nous intégrons l’intelligence artificielle dans vos processus métier avec une base technique claire, testée et maintenable.