Agents IA

Des agents IA que vous construisez, testez et déployez, puis appelez depuis n'importe quel flux

Décrivez un agent ou partez de l'un des 8 modèles ; modifiez son code, ses schémas d'entrée et de sortie, ses paquets et son environnement dans l'éditeur ; lancez des tests avec des charges utiles ; laissez la boucle de génération générer l'agent, déployer un service de test, exécuter vos cas et corriger les échecs ; donnez-lui des connaissances issues de PDF, de pages web, de texte et des données de votre propre espace de travail ; déployez-le comme service autonome avec ses logs ; appelez-le depuis vos flux ou selon un planning. Plans Professional et Enterprise.

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Plan Free. Aucune carte bancaire requise.

L'éditeur d'agents : panneau de discussion à gauche, éditeur Monaco sur index.js, onglets package.json, « Input schema », « Output schema », « Environment », « Knowledge » ; barre d'étapes « Build-Test-Deploy » en haut

Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

8agents de départ
Un seul éditeurpour le code, les schémas, les paquets et l'environnement
Boucle de générationgénérer, tester, corriger
Connaissancesissues de fichiers, de pages et de vos données
Vos modèlesentraînés sur vos données, déployés comme agents
Tout fluxpeut exécuter un agent comme étape

Modèles

Partez d'un agent qui fonctionne

« My Agents » et « Templates », avec recherche et filtre par statut. Huit agents de départ : analyse d'enquêtes, intelligence e-mail, qualification de prospects, génération de contenu de campagne, transformation de données, analyse de l'expérience client, intelligence webhook, agent de connaissances RAG. Utilisez un modèle, puis modifiez tout ce que vous voulez.

« My Agents » et « Templates », avec recherche et filtre par statut.
Analyse d'enquêtes, intelligence e-mail, qualification de prospects, génération de contenu de campagne, transformation de données, analyse de l'expérience client, intelligence webhook, agent de connaissances RAG.

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Tout ce que comprend Modèles2

Catalogue d'agentsProfessional · Enterprise« My Agents » et « Templates », avec recherche et filtre par statut.
8 agents de départProfessional · EnterpriseAnalyse d'enquêtes, intelligence e-mail, qualification de prospects, génération de contenu de campagne, transformation de données, analyse de l'expérience client, intelligence webhook, agent de connaissances RAG.Chaque modèle nécessite la propre OPENAI_API_KEY de l'espace de travail

« Agents > Templates » : les 8 agents de départ (analyse d'enquêtes, intelligence e-mail, qualification de prospects, contenu de campagne, transformation de données, expérience client, intelligence webhook, connaissances RAG), chacun avec son schéma d'entrée et de sortie et un bouton « Use Template » — Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Éditeur

Un vrai éditeur, pas une simple zone de prompt

Échangez avec l'assistant à gauche ; à droite, un éditeur de code pour index.js et package.json, un schéma d'entrée et un schéma de sortie, des variables d'environnement aux valeurs masquées avec détection automatique de celles que lit votre code, et l'onglet des connaissances. Enregistrement automatique, compteur de versions à chaque enregistrement et empreinte du code à chaque déploiement.

Un panneau de discussion à côté de l'éditeur rédige et modifie l'agent à partir d'instructions en langage courant.
Modifiez index.js dans un véritable éditeur de code avec coloration syntaxique.
Définissez la charge utile d'entrée et la forme de la sortie ; les entrées pilotent le mappage dans les flux et les charges utiles de test, les sorties deviennent des champs du flux.
Modifiez package.json ; les paquets manquants requis par votre code sont ajoutés lors de la génération avec leur version npm.
Valeurs masquées, détection automatique des variables lues par votre code, noms normalisés.

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Tout ce que comprend Éditeur5

Décrivez l'agent dans la discussionProfessional · EnterpriseUn panneau de discussion à côté de l'éditeur rédige et modifie l'agent à partir d'instructions en langage courant.
Éditeur de codeProfessional · EnterpriseModifiez index.js dans un véritable éditeur de code avec coloration syntaxique.Runtime Node 18, non modifiable
Schémas d'entrée et de sortieProfessional · EnterpriseDéfinissez la charge utile d'entrée et la forme de la sortie ; les entrées pilotent le mappage dans les flux et les charges utiles de test, les sorties deviennent des champs du flux.La sortie n'est pas validée à l'exécution
Définition des paquetsProfessional · EnterpriseModifiez package.json ; les paquets manquants requis par votre code sont ajoutés lors de la génération avec leur version npm.La liste des dépendances autorisées n'est qu'indicative
Variables d'environnementProfessional · EnterpriseValeurs masquées, détection automatique des variables lues par votre code, noms normalisés.Les valeurs sont stockées en clair

L'éditeur d'agents avec le panneau de discussion et le code index.js — Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Les onglets « Input schema » et « Output schema » côte à côte

L'onglet « Environment » avec des valeurs masquées et un avertissement sur une variable détectée

Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Boucle de génération

Construire, tester et corriger en une seule boucle

Cliquez sur « Build » : l'agent est généré à partir de votre description et de vos schémas, déployé sur un service de test, vos cas de test sont exécutés, et les échecs sont renvoyés au modèle, jusqu'à trois itérations. Les variables d'environnement manquantes sont signalées avant tout déploiement. Une unité IA par génération.

Générez l'agent, déployez un service de test, exécutez les cas de test, renvoyez les échecs au modèle, jusqu'à trois itérations.

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Tout ce que comprend Boucle de génération1

Boucle génération, test et correctionProfessional · EnterpriseGénérez l'agent, déployez un service de test, exécutez les cas de test, renvoyez les échecs au modèle, jusqu'à trois itérations.1 unité IA par demande de génération ; chaque itération lance Cloud Build (quelques minutes)

Le créateur d'agents pour AarushiyaWhatsApp, avec un indicateur d'étapes vert Création, Test et Déploiement au-dessus d'un journal de console de compilation montrant la génération de code, le déploiement de test sur Google Cloud Run, trois tests réussis et 'All tests passed!'. — Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

La barre d'étapes « Build », « Test », « Deploy » avec l'étape en cours

Générateur d’agents avec un import child_process ajouté au code de l’agent : la compilation s’arrête au contrôle de la plateforme avec « Security violation: forbidden pattern detected in code » et l’étape de compilation passe au rouge avant tout déploiement

Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Tests

Testez avec de vraies charges utiles

Plusieurs cas de test par agent, chacun composé d'un JSON d'entrée et d'une sortie attendue facultative ; génération automatique d'une charge utile à partir du schéma d'entrée ; exécution d'un cas ou de tous ; résultat réussi ou échoué par clé ; cas enregistrés avec l'agent.

Plusieurs cas par agent, un JSON d'entrée et une sortie attendue facultative ; génération automatique à partir du schéma ; exécution d'un cas ou de tous ; cas enregistrés avec l'agent.

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Tout ce que comprend Tests1

Cas de test avec charges utilesProfessional · EnterprisePlusieurs cas par agent, un JSON d'entrée et une sortie attendue facultative ; génération automatique à partir du schéma ; exécution d'un cas ou de tous ; cas enregistrés avec l'agent.Le résultat réussi/échoué repose sur une égalité exacte par clé

Le volet de test de l'agent AarushiyaWhatsApp affiche trois cas de test, de T1 à T3, chacun avec une coche verte et un badge « 3 passed », un éditeur JSON de charge utile d'entrée avec un bouton de remplissage automatique, un éditeur facultatif de sortie attendue, les boutons d'exécution d'un test et de tous les tests, ainsi que les tests 1, 2 et 3 marqués comme réussis avec leur durée d'exécution et leur sortie JSON. — Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Connaissances

Donnez-lui vos connaissances

Ajoutez des URL, des PDF jusqu'à 10 Mo ou du texte collé : le contenu est découpé, vectorisé et classé au moment de répondre. Ajoutez aussi des sources internes : une enquête, une liste de contacts, un import ou des messages, interrogés en direct avec des filtres mappés depuis les entrées de l'agent.

Ajoutez des URL, des PDF jusqu'à 10 Mo ou du texte collé ; le contenu est découpé, vectorisé et classé au moment où l'agent répond.
Reliez l'agent à une enquête, une liste de contacts, un import ou des messages, interrogés en direct avec des filtres mappés depuis ses entrées.

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Tout ce que comprend Connaissances2

Connaissances issues de pages, de PDF et de texteProfessional · EnterpriseAjoutez des URL, des PDF jusqu'à 10 Mo ou du texte collé ; le contenu est découpé, vectorisé et classé au moment où l'agent répond.
Connaissances issues de vos donnéesProfessional · EnterpriseReliez l'agent à une enquête, une liste de contacts, un import ou des messages, interrogés en direct avec des filtres mappés depuis ses entrées.

L'onglet Connaissances du créateur d'agents avec des sources externes (texte de consignes de réponse WhatsApp, une URL du guide utilisateur AH-W3 et un PDF de la politique de garantie AH-W3, chacun avec son nombre de fragments) et deux sources d'enquêtes internes étiquetées 'Internal'. — Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Déploiement et journaux

Déployé comme service autonome, avec ses journaux

Le déploiement crée un conteneur et un service dédié à l'agent, dans notre cloud ; le retrait du déploiement l'arrête ; la console des journaux affiche sa sortie avec un filtre de gravité ; les déploiements de test se nettoient d'eux-mêmes après sept jours.

Un clic construit un conteneur et exécute l'agent comme service autonome dans notre cloud ; redéployez quand vous voulez.
Arrêtez le service et marquez l'agent comme non déployé ; les déploiements de test se nettoient d'eux-mêmes après 7 jours.
Consultez les journaux de production ou de test de l'agent avec des filtres de gravité, de date de début et de limite.
Chaque enregistrement incrémente la version ; chaque déploiement appose une empreinte du code ; enregistrement automatique 10 s après une modification.

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Tout ce que comprend Déploiement et journaux4

Déploiement comme service autonomeProfessional · EnterpriseUn clic construit un conteneur et exécute l'agent comme service autonome dans notre cloud ; redéployez quand vous voulez.Paramètres de mise à l'échelle par défaut de Cloud Run (pas de réglage min/max)
Retrait du déploiementProfessional · EnterpriseArrêtez le service et marquez l'agent comme non déployé ; les déploiements de test se nettoient d'eux-mêmes après 7 jours.
Console des journauxProfessional · EnterpriseConsultez les journaux de production ou de test de l'agent avec des filtres de gravité, de date de début et de limite.
Compteur de versions et empreinte du codeProfessional · EnterpriseChaque enregistrement incrémente la version ; chaque déploiement appose une empreinte du code ; enregistrement automatique 10 s après une modification.Pas d'historique des versions, de diff ni de retour arrière

L'agent de tri WhatsApp d'Aarushiya dans « My Agents » : « Deployed », dernier déploiement le 15/10/2026, son schéma d'entrée et de sortie, et l'action « Undeploy » — Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

La console des journaux de l'agent, filtrée par niveau et par période, répertoriant chaque appel d'exécution de l'agent avec son statut et sa durée

Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Dans les flux

Une étape dans n'importe quel flux

Ajoutez 'Run an AI agent' à un flux : choisissez un agent déployé, mappez chaque entrée sur un champ de l'enregistrement, et chaque sortie devient un champ pour les étapes suivantes. Un agent peut aussi servir de source à un flux planifié. Deux modèles de flux sont livrés avec une étape agent. Vous ne pouvez pas supprimer un agent qu'un flux utilise encore.

Choisissez un agent déployé, mappez chaque entrée sur un champ de l'enregistrement, et utilisez chaque sortie dans les étapes et conditions suivantes.
Un planning peut appeler un agent et exécuter le flux sur ce qu'il renvoie.
« AI Agent Response » et « Feedback Loop with AI Analysis » sont livrés avec une étape agent.
La suppression d'un agent encore référencé par des flux est bloquée, avec la liste des flux concernés.

AarushiyaL'assistant garantie lit le PDF des conditions et répond à la première question WhatsApp de chaque réclamation.

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Tout ce que comprend Dans les flux4

Exécuter un agent IA dans un fluxProfessional · EnterpriseChoisissez un agent déployé, mappez chaque entrée sur un champ de l'enregistrement, et utilisez chaque sortie dans les étapes et conditions suivantes.Un enregistrement par exécution ; sorties non validées par le schéma
Agents comme source planifiéeProfessional · EnterpriseUn planning peut appeler un agent et exécuter le flux sur ce qu'il renvoie.
Modèles de flux avec une étape agentProfessional · Enterprise« AI Agent Response » et « Feedback Loop with AI Analysis » sont livrés avec une étape agent.
Impossible de supprimer un agent utilisé par un fluxProfessional · EnterpriseLa suppression d'un agent encore référencé par des flux est bloquée, avec la liste des flux concernés.

Une étape d'agent AI dans un flux : chaque entrée de l'agent associée à un champ de l'enregistrement entrant, et les champs que l'agent transmet aux étapes suivantes — Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Un déclencheur de message WhatsApp lance une étape d'agent AI, qui transmet sa réponse à une réponse sur le canal et à un message WhatsApp ; chaque étape est validée

Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Une sécurité visible dans le produit

La page des agents réservée aux offres Professional et Enterprise, avec le panneau d'utilisation de l'offre indiquant les unités AI utilisées et restantes

Contrôle par plan, comptage et vérification du code

Plans Professional et Enterprise ; une unité IA par génération ; le code généré est vérifié avant déploiement pour détecter les appels interdits.

Le contrôle ne couvre pas l'enregistrement, les connaissances, les exécutions de test ni les journaux

Comment nous protégeons vos données →

Les questions des acheteurs

Où un agent s'exécute-t-il ?

Un clic construit un conteneur et exécute l'agent comme service autonome dans notre cloud ; redéployez quand vous voulez. Runtime Node 18. Les déploiements de test se nettoient d'eux-mêmes après 7 jours.

Que peut-il lire ?

Des URL, des PDF jusqu'à 10 Mo ou du texte collé, découpés et intégrés à l'agent. Reliez-le à une enquête, une liste de contacts, un import ou des messages, interrogés en direct avec des filtres mappés depuis ses entrées.

Quel plan ?

Professional et Enterprise ; une unité IA par génération.

Ai-je besoin de ma propre clé OpenAI ?

Oui. Chaque modèle nécessite la propre OPENAI_API_KEY de l'espace de travail ; les modèles la lisent dans l'environnement de l'agent.

Puis-je partir d'un agent prêt à l'emploi ?

Huit agents de départ : analyse d'enquêtes, intelligence e-mail, qualification de prospects, génération de contenu de campagne, transformation de données, analyse de l'expérience client, intelligence webhook, agent de connaissances RAG. Utilisez un modèle, puis modifiez tout ce que vous voulez.

Que fait « Build » ?

Il génère l'agent, déploie un service de test, exécute les cas de test et renvoie les échecs au modèle, jusqu'à trois itérations. Les variables d'environnement manquantes sont signalées avant tout déploiement. Chaque itération lance Cloud Build (quelques minutes).

Comment tester un agent ?

Comment un flux utilise-t-il un agent ?

Ajoutez 'Run an AI agent' à un flux : choisissez un agent déployé, mappez chaque entrée sur un champ de l'enregistrement, et chaque sortie devient un champ pour les étapes suivantes. Un enregistrement par exécution ; les sorties ne sont pas validées par le schéma.

Que se passe-t-il si je supprime un agent utilisé par un flux ?

Avant la suppression, la plateforme liste tous les flux qui utilisent l'agent ; si certains sont actifs, elle vous avertit et vous demande de les désactiver d'abord ou de choisir explicitement « Delete Anyway ». Les flux inactifs sont simplement mentionnés pour information.

Puis-je voir ce que fait un agent déployé ?

Consultez les journaux de test ou de production de l'agent avec des filtres de gravité et de période ; la console affiche jusqu'à 200 entrées.

Partez d'un agent qui fonctionne

Utilisez un modèle, puis modifiez tout ce que vous voulez.

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Toutes les fonctionnalités agents →

Agents IA

Des agents IA que vous construisez, testez et déployez, puis appelez depuis n'importe quel flux

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Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

8agents de départ
Un seul éditeurpour le code, les schémas, les paquets et l'environnement
Boucle de générationgénérer, tester, corriger
Connaissancesissues de fichiers, de pages et de vos données
Vos modèlesentraînés sur vos données, déployés comme agents
Tout fluxpeut exécuter un agent comme étape

Modèles

Partez d'un agent qui fonctionne

« My Agents » et « Templates », avec recherche et filtre par statut.
Analyse d'enquêtes, intelligence e-mail, qualification de prospects, génération de contenu de campagne, transformation de données, analyse de l'expérience client, intelligence webhook, agent de connaissances RAG.

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Tout ce que comprend Modèles2

Catalogue d'agentsProfessional · Enterprise« My Agents » et « Templates », avec recherche et filtre par statut.
8 agents de départProfessional · EnterpriseAnalyse d'enquêtes, intelligence e-mail, qualification de prospects, génération de contenu de campagne, transformation de données, analyse de l'expérience client, intelligence webhook, agent de connaissances RAG.Chaque modèle nécessite la propre OPENAI_API_KEY de l'espace de travail

Éditeur

Un vrai éditeur, pas une simple zone de prompt

Un panneau de discussion à côté de l'éditeur rédige et modifie l'agent à partir d'instructions en langage courant.
Modifiez index.js dans un véritable éditeur de code avec coloration syntaxique.
Définissez la charge utile d'entrée et la forme de la sortie ; les entrées pilotent le mappage dans les flux et les charges utiles de test, les sorties deviennent des champs du flux.
Modifiez package.json ; les paquets manquants requis par votre code sont ajoutés lors de la génération avec leur version npm.
Valeurs masquées, détection automatique des variables lues par votre code, noms normalisés.

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Tout ce que comprend Éditeur5

Décrivez l'agent dans la discussionProfessional · EnterpriseUn panneau de discussion à côté de l'éditeur rédige et modifie l'agent à partir d'instructions en langage courant.
Éditeur de codeProfessional · EnterpriseModifiez index.js dans un véritable éditeur de code avec coloration syntaxique.Runtime Node 18, non modifiable
Schémas d'entrée et de sortieProfessional · EnterpriseDéfinissez la charge utile d'entrée et la forme de la sortie ; les entrées pilotent le mappage dans les flux et les charges utiles de test, les sorties deviennent des champs du flux.La sortie n'est pas validée à l'exécution
Définition des paquetsProfessional · EnterpriseModifiez package.json ; les paquets manquants requis par votre code sont ajoutés lors de la génération avec leur version npm.La liste des dépendances autorisées n'est qu'indicative
Variables d'environnementProfessional · EnterpriseValeurs masquées, détection automatique des variables lues par votre code, noms normalisés.Les valeurs sont stockées en clair

Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Boucle de génération

Construire, tester et corriger en une seule boucle

Générez l'agent, déployez un service de test, exécutez les cas de test, renvoyez les échecs au modèle, jusqu'à trois itérations.

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Tout ce que comprend Boucle de génération1

Boucle génération, test et correctionProfessional · EnterpriseGénérez l'agent, déployez un service de test, exécutez les cas de test, renvoyez les échecs au modèle, jusqu'à trois itérations.1 unité IA par demande de génération ; chaque itération lance Cloud Build (quelques minutes)

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Tests

Testez avec de vraies charges utiles

Plusieurs cas par agent, un JSON d'entrée et une sortie attendue facultative ; génération automatique à partir du schéma ; exécution d'un cas ou de tous ; cas enregistrés avec l'agent.

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Tout ce que comprend Tests1

Cas de test avec charges utilesProfessional · EnterprisePlusieurs cas par agent, un JSON d'entrée et une sortie attendue facultative ; génération automatique à partir du schéma ; exécution d'un cas ou de tous ; cas enregistrés avec l'agent.Le résultat réussi/échoué repose sur une égalité exacte par clé

Connaissances

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Ajoutez des URL, des PDF jusqu'à 10 Mo ou du texte collé ; le contenu est découpé, vectorisé et classé au moment où l'agent répond.
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Connaissances issues de pages, de PDF et de texteProfessional · EnterpriseAjoutez des URL, des PDF jusqu'à 10 Mo ou du texte collé ; le contenu est découpé, vectorisé et classé au moment où l'agent répond.
Connaissances issues de vos donnéesProfessional · EnterpriseReliez l'agent à une enquête, une liste de contacts, un import ou des messages, interrogés en direct avec des filtres mappés depuis ses entrées.

Déploiement et journaux

Déployé comme service autonome, avec ses journaux

Un clic construit un conteneur et exécute l'agent comme service autonome dans notre cloud ; redéployez quand vous voulez.
Arrêtez le service et marquez l'agent comme non déployé ; les déploiements de test se nettoient d'eux-mêmes après 7 jours.
Consultez les journaux de production ou de test de l'agent avec des filtres de gravité, de date de début et de limite.
Chaque enregistrement incrémente la version ; chaque déploiement appose une empreinte du code ; enregistrement automatique 10 s après une modification.

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Déploiement comme service autonomeProfessional · EnterpriseUn clic construit un conteneur et exécute l'agent comme service autonome dans notre cloud ; redéployez quand vous voulez.Paramètres de mise à l'échelle par défaut de Cloud Run (pas de réglage min/max)
Retrait du déploiementProfessional · EnterpriseArrêtez le service et marquez l'agent comme non déployé ; les déploiements de test se nettoient d'eux-mêmes après 7 jours.
Console des journauxProfessional · EnterpriseConsultez les journaux de production ou de test de l'agent avec des filtres de gravité, de date de début et de limite.
Compteur de versions et empreinte du codeProfessional · EnterpriseChaque enregistrement incrémente la version ; chaque déploiement appose une empreinte du code ; enregistrement automatique 10 s après une modification.Pas d'historique des versions, de diff ni de retour arrière

Aarushiya Healthtech est une entreprise fictive utilisée à titre d'illustration.

Dans les flux

Une étape dans n'importe quel flux

Choisissez un agent déployé, mappez chaque entrée sur un champ de l'enregistrement, et utilisez chaque sortie dans les étapes et conditions suivantes.
Un planning peut appeler un agent et exécuter le flux sur ce qu'il renvoie.
« AI Agent Response » et « Feedback Loop with AI Analysis » sont livrés avec une étape agent.
La suppression d'un agent encore référencé par des flux est bloquée, avec la liste des flux concernés.

AarushiyaL'assistant garantie lit le PDF des conditions et répond à la première question WhatsApp de chaque réclamation.

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Exécuter un agent IA dans un fluxProfessional · EnterpriseChoisissez un agent déployé, mappez chaque entrée sur un champ de l'enregistrement, et utilisez chaque sortie dans les étapes et conditions suivantes.Un enregistrement par exécution ; sorties non validées par le schéma
Agents comme source planifiéeProfessional · EnterpriseUn planning peut appeler un agent et exécuter le flux sur ce qu'il renvoie.
Modèles de flux avec une étape agentProfessional · Enterprise« AI Agent Response » et « Feedback Loop with AI Analysis » sont livrés avec une étape agent.
Impossible de supprimer un agent utilisé par un fluxProfessional · EnterpriseLa suppression d'un agent encore référencé par des flux est bloquée, avec la liste des flux concernés.

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Une sécurité visible dans le produit

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Plans Professional et Enterprise ; une unité IA par génération ; le code généré est vérifié avant déploiement pour détecter les appels interdits.

Le contrôle ne couvre pas l'enregistrement, les connaissances, les exécutions de test ni les journaux

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Les questions des acheteurs

Où un agent s'exécute-t-il ?

Que peut-il lire ?

Quel plan ?

Professional et Enterprise ; une unité IA par génération.

Ai-je besoin de ma propre clé OpenAI ?

Oui. Chaque modèle nécessite la propre OPENAI_API_KEY de l'espace de travail ; les modèles la lisent dans l'environnement de l'agent.

Puis-je partir d'un agent prêt à l'emploi ?

Que fait « Build » ?

Comment tester un agent ?

Comment un flux utilise-t-il un agent ?

Ajoutez 'Run an AI agent' à un flux : choisissez un agent déployé, mappez chaque entrée sur un champ de l'enregistrement, et chaque sortie devient un champ pour les étapes suivantes. Un enregistrement par exécution ; les sorties ne sont pas validées par le schéma.

Que se passe-t-il si je supprime un agent utilisé par un flux ?

Puis-je voir ce que fait un agent déployé ?

Consultez les journaux de test ou de production de l'agent avec des filtres de gravité et de période ; la console affiche jusqu'à 200 entrées.

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