Aperçu

Les agents IA dans SurveyAnalytica sont des services autonomes et déployables capables d’exécuter une logique personnalisée, de se connecter à des API externes, de traiter des données et de s’intégrer aux workflows. Vous pouvez créer des agents à partir de zéro à l’aide d’instructions en langage naturel, les déployer en tant que points de terminaison API en direct, et les connecter à vos campagnes, enquêtes et workflows d’automatisation. Les agents sont gérés via le catalogue d’agents et peuvent être créés à l’aide du générateur d’agents alimenté par l’IA.

Accéder aux agents

Depuis la barre de navigation principale, cliquez sur Agents pour ouvrir le catalogue d’agents. Le catalogue comporte deux onglets :

• Mes agents : Les agents que vous avez créés ou auxquels vous avez accès dans votre espace de travail.
• Modèles : Des modèles d’agents préconçus que vous pouvez utiliser comme points de départ.

Catalogue d’agents

Le catalogue d’agents affiche tous vos agents avec leur statut, leur description et leurs informations de déploiement. Vous pouvez :

• Rechercher : Filtrer les agents par nom ou description.
• Filtrer par statut : Afficher tous les agents, uniquement les agents déployés, ou uniquement les brouillons.
• Créer un nouvel agent : Ouvre le générateur d’agents.
• Modifier : Modifier le code, la configuration ou les paramètres d’un agent existant.
• Supprimer : Supprimer un agent. Le système vérifie l’existence de workflows dépendants avant la suppression et vous avertit des dépendances actives.

Créer un agent

Le générateur d’agents offre un environnement de développement assisté par IA pour créer des agents.

Configuration de l’agent

Lors de la création d’un agent, vous configurez :

• Nom : Un nom descriptif pour l’agent.
• Description : Ce que fait l’agent, utilisé pour la découverte et la documentation.
• Code : Le code applicatif de l’agent. L’assistant IA peut le générer à partir de descriptions en langage naturel.
• Variables d’environnement : Paires clé-valeur pour les secrets et la configuration (clés API, points de terminaison, etc.). Les noms sont automatiquement mis en majuscules et normalisés.
• Schéma d’entrée/sortie : Définitions de schéma JSON pour les formats de requête et de réponse API de l’agent, validées au moment de l’exécution.

Génération de code par l’IA

Décrivez ce que votre agent doit faire en langage naturel, et l’assistant IA génère le code applicatif complet. Le code généré comprend :

• Configuration du serveur et routage
• Gestionnaires de points de terminaison API
• Validation des entrées
• Intégrations API externes
• Gestion des erreurs

Base de connaissances (RAG)

Les agents peuvent être enrichis d’une base de connaissances pour la génération augmentée par récupération (RAG) :

• Extraction d’URL : Fournissez des URL et le système extrait le contenu textuel, puis le segmente en blocs optimisés pour la récupération.
• Téléversement de PDF : Téléversez des documents PDF (jusqu’à 10 Mo) qui sont analysés et découpés pour la récupération de connaissances.
• Découpage de texte : Le contenu est automatiquement divisé en segments optimisés pour la performance de récupération.

Détection des variables d’environnement manquantes

Le système analyse automatiquement le code de l’agent à la recherche de références à des variables d’environnement et vous avertit de toute variable référencée dans le code mais non définie dans la configuration. Les variables fournies par la plateforme sont exclues de cette vérification.

Déployer un agent

Le déploiement crée un point de terminaison API en direct et accessible pour votre agent :

1. Le système empaquette le code et la configuration de votre agent.
2. Un service conteneurisé est créé et déployé dans le cloud.
3. Les variables d’environnement sont injectées de manière sécurisée dans l’environnement d’exécution.
4. L’agent reçoit une URL de point de terminaison unique pour les appels API.

Tester un agent

Avant ou après le déploiement, vous pouvez tester les agents en effectuant des appels API via l’interface du catalogue d’agents. Envoyez des requêtes d’exemple correspondant au schéma d’entrée et vérifiez que les réponses correspondent au schéma de sortie attendu.

Modèles d’agents

La plateforme fournit des modèles d’agents préconçus pour les cas d’usage courants. Les modèles servent de points de départ que vous pouvez personnaliser :

• Parcourez les modèles disponibles dans l’onglet Modèles.
• Cliquez sur un modèle pour prévisualiser sa configuration et son code.
• Utilisez un modèle comme point de départ pour un nouvel agent, ce qui copie la configuration du modèle dans le générateur d’agents pour personnalisation.

Agents adossés à un modèle

Les modèles ML entraînés peuvent être déployés automatiquement en tant qu’agents. Lorsque vous déployez un modèle en tant qu’agent (depuis l’interface Modèles ML), le système :

1. Vérifie que le modèle dispose d’une version en direct valide.
2. Crée un wrapper d’agent autour du modèle entraîné pour l’inférence en temps réel.
3. Déploie l’agent en tant que point de terminaison API en direct.
4. Relie l’agent à la fiche du modèle pour faciliter la gestion.

Les agents dans les workflows

Les agents s’intègrent aux workflows de SurveyAnalytica via le moteur d’automatisation des workflows. Vous pouvez :

• Ajouter un agent comme étape dans un workflow de campagne
• Déclencher des agents en fonction des réponses aux enquêtes ou d’événements de données
• Enchaîner plusieurs agents en séquence
• Utiliser les sorties d’un agent comme entrées des étapes de workflow suivantes

Gestion du cycle de vie de l’agent

• Mettre à jour : Modifier le code de l’agent et le redéployer.
• Annuler le déploiement : Mettre l’agent hors ligne tout en conservant la configuration.
• Supprimer : Supprimer définitivement l’agent. Le système avertit de tout workflow dépendant avant d’autoriser la suppression.
• Surveiller : Consulter les journaux d’invocation de l’agent et les indicateurs de performance.