Démo

Pilier 02 · Déployer

Des agents au travail, là où sont vos équipes.

Déployez vos agents dans Teams, Slack, WhatsApp ou sur le web, branchés sur vos données. Ils coopèrent selon le schéma adapté à chaque mission et au niveau d’autonomie que vous leur accordez.

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Éditeur visuel

Des chaînes de processus entre agents spécialisés, par simple glisser-déposer.

Chaque agent fait une chose et la fait bien. L’orchestration les enchaîne, et renvoie le travail en correction quand le résultat n’est pas au niveau.

Agent Chercheur

Collecte et qualifie l’information.

Agent Rédacteur

Produit le livrable à partir des sources.

Agent Valideur

Contrôle le résultat avant diffusion.

Retour au rédacteur pour correction si le contrôle échoue

Deux personnes dessinent au tableau blanc un réseau d'agents reliés par des flèches.

Schémas d’orchestration

Neuf schémas natifs, choisis selon la complexité de chaque mission.

Du plus supervisé au plus autonome : vous décidez jusqu’où l’agent peut aller seul.

  • Routage par intention

    La demande est confiée à l’agent le plus compétent.

  • Validation par étapes

    Chaque étape est vérifiée avant la suivante.

  • Parallélisation

    Plusieurs agents traitent en même temps des sous-tâches indépendantes.

  • Délégation

    Un agent orchestrateur répartit le travail entre des sous-agents.

  • Boucle autonome

    L’agent itère jusqu’à atteindre l’objectif, dans les limites fixées.

Cinq des neuf schémas natifs, positionnés selon la complexité et l’autonomie attendue.

Mode Deep-Thinking

Une réflexion profonde contre les hallucinations structurelles.

Pour les processus qui exigent zéro erreur, l’agent planifie, agit, évalue puis se relit avant de répondre. Il se comporte comme un collaborateur méthodique, pas comme un simple générateur de texte.

Approche standard

  • Requête
  • Modèle d’IA
  • Réponse immédiate, non vérifiée

Mode AgentSpot (Deep-Thinking)

  • Requête
  • Modèle d’IA
  • PlanifierAgir ÉvaluerSe relire
  • Réponse vérifiée

Connaissance et mémoire

Une IA ancrée dans vos données, qui cite ses sources.

L’agent ne devine pas. Grâce au RAG, il s’appuie uniquement sur votre base de connaissances interne et chaque affirmation renvoie au document d’origine.

Module de connaissance (RAG)

  • Vos documents d’entreprise

    Connectez vos procédures, contrats et référentiels en toute sécurité : PDF, DOCX, TXT.

  • Pondération des sources

    L’agent priorise les documents officiels sur les sources secondaires.

  • Restitution des citations

    Chaque réponse est sourcée et vérifiable : [1] [2] [3].

Mémoire de conversation

  • Mode 1 · Fenêtre glissante

    L’agent conserve les échanges les plus récents et pertinents.

  • Mode 2 · Compaction et résumé

    L’historique long est résumé automatiquement pour garder le contexte sans saturer le modèle.

« Le délai de préavis est de trois mois, sauf accord écrit des parties. » [Source : Contrat_Cadre_V2.pdf, p. 4]

Exemple illustratif de réponse citée.

Hub d’intégration omnicanal

L’IA s’intègre à vos habitudes, pas l’inverse.

Une seule configuration de routage publie l’agent sur tous vos canaux. Vos équipes interagissent avec l’IA depuis leurs outils de communication quotidiens : aucune conduite du changement complexe.

Déclencheurs asynchrones

  • Planification calendaire
  • Webhooks entrants
  • Appels API

Canaux

  • Microsoft Teams
  • Slack
  • WhatsApp
  • Telegram
  • Discord
  • Interface web

Actions

  • Requêtes SQL
  • Appels API HTTP
  • Serveurs MCP
  • Sous-agents

Model Context Protocol

Le standard MCP, dans les deux sens.

Le Model Context Protocol est le standard ouvert qui remplace les connecteurs sur mesure. AgentSpot s’y intègre nativement : vos agents consomment des serveurs MCP, et peuvent eux-mêmes être exposés comme serveurs MCP pour d’autres environnements.

Consommation

Vos agents accèdent aux outils et aux données exposés en MCP, sans développement spécifique.

Exposition

Un agent créé dans AgentSpot devient un serveur MCP réutilisable par vos autres applications.

Exemple de fonctionnement

Un incident logistique résolu par une équipe d’agents, sous contrôle humain.

Anatomie d’un système multi-agents maîtrisé par AgentSpot. Quand l’action dépasse le budget autorisé, la plateforme s’arrête et demande la validation d’un responsable.

Exemple illustratif, sans client réel : il montre le mécanisme ; les montants et les volumes sont fictifs.

  1. 1

    Déclencheur (webhook)

    Le transporteur signale un retard via son API.

  2. 2

    Agent orchestrateur

    Il reçoit le signal, analyse l’intention et délègue les tâches.

  3. 3

    Agent analyste via MCP

    Il interroge l’ERP, identifie les 50 clients concernés et calcule la valeur des paniers.

    Agent de réacheminement via API

    Il trouve une route alternative, plus coûteuse.

  4. 4

    Garde-fou budgétaire Gouvernance

    L’action dépasse le budget autorisé de 500 € par jour : l’exécution est suspendue.

  5. 5

    Validation humaine Gouvernance

    Le responsable reçoit une notification dans Teams pour valider la dépense.

  6. 6

    Exécution et communication

    Dès l’approbation, la nouvelle route est réservée et les e-mails d’excuse sont envoyés aux clients.

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