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Agents IA

Développement d’agents IA et de systèmes multi-agents

Un agent capable d’agir n’est utile que si l’on peut lui faire confiance. Je construis des systèmes agentiques sur LangGraph, CrewAI et le Model Context Protocol, avec un état explicite, une mémoire persistée, des permissions par outil et des points de validation humaine. L’automatisation peut alors passer à l’échelle sans donner à un LLM un accès non supervisé à ce qui compte.

En bref

  • De vraies actions, pas seulement des réponses
  • Contrôle humain
  • État et mémoire durables
  • Outils branchables via MCP
Réserver un appel découverte gratuit Voir les études de cas liées
Résultats

Ce que vous obtenez avec cette mission.

  • 01

    De vraies actions, pas seulement des réponses

    Des agents qui cherchent, interrogent, rédigent et mettent à jour dans vos systèmes.

  • 02

    Contrôle humain

    Des points de validation au niveau du graphe avant les actions sensibles, pas de simples consignes dans le prompt.

  • 03

    État et mémoire durables

    Des workflows persistés qui survivent aux redémarrages et reprennent exactement là où ils s’étaient arrêtés.

  • 04

    Outils branchables via MCP

    Les nouvelles capacités se connectent comme serveurs MCP plutôt que par des intégrations sur mesure.

Livrables

Un périmètre concret.

  • Architecture d’agent et conception des permissions d’outils
  • Implémentation LangGraph ou CrewAI
  • Serveurs et clients MCP sur mesure pour vos outils et données
  • Workflows de validation humaine (human-in-the-loop)
  • Traçabilité et observabilité avec LangSmith ou Langfuse
  • Déploiement, documentation et passation
Cas d’usage

Là où cela crée de la valeur.

  • Agents de recherche et d’analyse
  • Agents d’exploitation cloud et DevOps
  • Équipes d’agents pour le traitement documentaire
  • Agents commerciaux, CRM et back-office
  • Agents IT et helpdesk internes

Technologies

  • LangGraph
  • LangChain
  • CrewAI
  • Model Context Protocol
  • Claude Agent SDK
  • OpenAI
  • Amazon Bedrock
  • LangSmith
  • Langfuse
  • Python
  • FastAPI
Preuves

Études de cas liées.

De vrais systèmes livrés avec cette approche, avec leurs contraintes et leurs résultats.

agent-run · langgraph + mcp
HITL

  1. Assess Q3 exposure for portfolio Alanggraph · state

  2. web_search("Q3 earnings guidance")mcp · ok

  3. read_docs("risk-policy.pdf")mcp · ok

  4. get_financial_data(account="A-17")awaiting approval

    Sensitive tool. Execution paused by a graph interrupt.

    ApproveReject

state checkpointed · resumes exactly here after a decision

Illustrative interface · client data never shown
01MCP Agent Platform

Plateforme d’orchestration agentique avec LangGraph et MCP

Une plateforme d’agents à état sur LangGraph qui accède à des outils en direct via le Model Context Protocol, garde le contexte d’une session à l’autre et s’arrête pour une validation humaine avant toute action sensible.

Validation humaine des actions sensibles
HITL
Mémoire multi-session persistée
Durable
Fédération d’outils par plug-in
MCP
Lire l’étude de cas
cloudops-agent · amazon bedrock
Confirm-first
Create a private S3 bucket for invoices in Ireland, with versioning.

I’ll create this resource. Please confirm:

Bucket
invoices-archive-eu
Region
eu-west-1
Access
Private, public access blocked
Versioning
Enabled
Confirm this change? (yes/no)Yes, createNo

boto3 call runs only after an explicit yes · claude 3.5 sonnet on bedrock

Illustrative interface · client data never shown
02CloudOps Agent

Agent d’exploitation cloud en langage naturel sur Amazon Bedrock

Un agent d’exploitation AWS piloté par chat sur Amazon Bedrock qui permet à des non-ingénieurs de créer, consulter, modifier et supprimer des ressources cloud en langage courant, avec validation et confirmation avant exécution pour chaque changement.

Changements soumis à approbation explicite
100%
Cycle de vie complet en langage courant
CRUD
Claude 3.5 Sonnet sur AWS
Bedrock
Lire l’étude de cas
Fintech & Capital Markets5 stages
  1. 01Ingest
  2. 02Extract
  3. 03Summarize
  4. 04Structure
  5. 05Deliver

Stage 1, Ingest: PDF and transcript extraction. Stage 2, Extract: Figures, guidance, signals. Stage 3, Summarize: Specialized summarization agent. Stage 4, Structure: Report-structuring agent. Stage 5, Deliver: Client-ready report.

03Earnings Intelligence Crew

Financial Intelligence Multi-Agent Pipeline

A CrewAI multi-agent pipeline that reads earnings-call transcripts and financial PDFs, splits the analysis across specialized agents and produces structured, client-ready reports.

Specialized CrewAI roles
Multi-agent
Unstructured financial inputs
PDF + calls
Structured client output
Report-ready
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Productivity4 stages
  1. 01Research
  2. 02Score
  3. 03Draft
  4. 04Review

Stage 1, Research: Live web search. Stage 2, Score: Topic relevance scoring. Stage 3, Draft: Posts, comments, cover letters. Stage 4, Review: Human edits and publishes.

04Content Copilot

Human-in-the-Loop Content & Career Agent

A local-first, three-agent assistant that drafts LinkedIn posts, comments and tailored cover letters and scores topics against live web search. Every publish and apply action is left to a human by design.

Cooperating agents
3
Topic scoring
Web-grounded
Automated publishes, by design
0
Lire l’étude de cas
Méthode

Une méthode de livraison sans mauvaises surprises.

Des jalons clairs, des démos chaque semaine et des contrôles qualité mesurables : vous savez toujours ce qui est fait, ce qui suit et ce que cela coûte.

  1. 01

    Découvrir

    Un appel gratuit de 30 minutes pour comprendre le problème, les données et la définition du succès.

    LivrableÉnoncé clair du problème et indicateurs de succès

  2. 02

    Concevoir

    Un plan technique écrit : architecture, choix du modèle et de la base vectorielle, risques, jalons et devis ferme.

    LivrableDocument d’architecture et plan de jalons

  3. 03

    Construire

    Une livraison itérative par jalons courts avec démos fonctionnelles : vous voyez l’avancement chaque semaine, pas à la fin.

    LivrableIncréments fonctionnels à tester

  4. 04

    Évaluer et fiabiliser

    Mesuré sur un jeu d’évaluation, puis renforcé par des garde-fous, le contrôle d’accès, la gestion des erreurs et des tests de charge.

    LivrableRapport d’évaluation et suite de tests

  5. 05

    Déployer et accompagner

    Déploiement Docker dans votre cloud, documentation et passation, avec support et amélioration continus en option.

    LivrableSystème en production et documentation

Estimateur de projet IA

Un plan de projet sur mesure en 60 secondes.

Cinq questions sur ce que vous construisez. Découvrez instantanément l’architecture recommandée, les phases de livraison et un calendrier réaliste, puis recevez-les par e-mail.

  • Architecture
  • Plan par phases
  • Calendrier

Étape 1 sur 5 · Que construisez-vous ?

Lancer l’estimateur
Questions fréquentes

Agents IA : questions fréquentes.

Qu’est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?

MCP est un standard ouvert pour connecter les modèles d’IA aux outils et aux données. Au lieu de coder chaque intégration à la main, chaque capacité est exposée comme un serveur MCP : on ajoute des outils sans réécrire l’agent et on les réutilise entre clients IA.

Comment empêchez-vous les agents de commettre des actions dangereuses ?

Par l’architecture, pas par l’espoir. Les outils reçoivent des permissions minimales, les actions qui modifient des données passent par une validation, et les étapes sensibles sont derrière de vraies interruptions qui attendent qu’un humain approuve ou refuse.

LangGraph ou CrewAI : lequel choisir ?

LangGraph est mon choix par défaut pour les agents de production qui exigent un état explicite, des branchements et une validation humaine. CrewAI excelle pour des équipes d’agents par rôles qui se partagent une tâche d’analyse. J’ai livré les deux et je choisis selon le workflow.

Les agents peuvent-ils fonctionner avec nos systèmes existants ?

Oui. Les agents appellent vos API REST, bases de données, CRM, fournisseurs cloud et outils internes, généralement exposés comme serveurs MCP ou outils typés avec des permissions claires.

Autres services

Disponible pour de nouvelles missions

Cadrons votre projet en 30 minutes.

Appel découverte gratuit. Vous repartez avec une vision claire de l’architecture, des risques et des prochaines étapes, que nous travaillions ensemble ou non. Je réponds sous 24 heures.

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