Vos agents de l’IA sont-ils toujours coincés dans POC? Fixons cela.

La plupart des équipes d’IA peuvent construire un agent de démonstration en quelques jours. Transformer cette démo en quelque chose prêt pour la production qui répond aux attentes d’entreprise est l’endroit où les progrès calent.

Les semaines d’itération deviennent des mois d’intégration, et soudain, le projet est coincé dans le purgatoire POC pendant que l’entreprise attend.

Transformer les prototypes en agents prêts pour la production n’est pas seulement difficile. C’est un dédale d’outils, de cadres et d’étapes de sécurité qui ralentissent les équipes et augmentent les risques.

Dans cet article, vous apprendrez étape par étape comment créer, déployer et les gouverner en utilisant la plate-forme d’agent Workforce à partir de Datarobot.

Pourquoi les équipes ont du mal à mettre les agents en production

Deux facteurs gardent la plupart des équipes coincées dans le purgatoire POC:

1. Bâtiments complexes
Traduire les exigences de l’entreprise en un flux de travail d’agent fiable n’est pas simple. Il faut évaluer d’innombrables combinaisons de LLM, de modèles plus petits, de stratégies d’intégration et de garde-corps tout en équilibrant la qualité stricte, la latence et les objectifs de coût. L’itération seule peut prendre des semaines.

2. Traînée opérationnelle
Même après le travail du flux de travail, le déployer en production est un marathon. Les équipes passent des mois à gérer l’infrastructure, à appliquer des garde-corps de sécurité, à mettre en place une surveillance et à faire respecter la gouvernance pour réduire la conformité et les risques opérationnels.

Les options d’aujourd’hui ne facilitent pas cela:

• De nombreux outils peuvent accélérer les parties du processus de construction mais manquent souvent gouvernance, observabilitéet contrôle. Ils verrouillent également les utilisateurs dans leur écosystème, limitent la flexibilité avec la sélection du modèle et les ressources GPU, et fournissent un support minimal pour l’évaluation, le débogage ou le suivi continu.
  
• Apporter vos piles offrant plus de flexibilité, mais nécessitent du travail lourd pour configurer, sécuriser et connecter plusieurs systèmes. Les équipes doivent gérer les infrastructures, l’authentification et la conformité par elles-mêmes – transformant ce qui devrait être des semaines en mois.
  

Le résultat? La plupart des équipes ne font jamais de la preuve de concept à un agent prêt pour la production.

Une approche unifiée du cycle de vie de l’agent

Au lieu de jongler avec plusieurs outils pour la construction, l’évaluation, le déploiement et la gouvernance, la plate-forme d’agent de travail de travail apporte ces étapes dans un seul flux de travail tout en prenant en charge les déploiements à travers les environnements cloud, sur site, hybride et à pont air.

• Construire n’importe où: Développez dans Codespaces, VScode, Cursor ou tout ordinateur portable à l’aide de frameworks OSS comme Langchain, Crewai ou Llamaindex, puis téléchargez avec une seule commande.
  
• Évaluer et comparer les workflows: Utilisez des mesures opérationnelles et comportementales intégrées, LLM-As-A-Judge et des revues humaines dans la boucle pour les comparaisons côte à côte.
  
• Tracer et déboguer les problèmes rapidement: Visualisez l’exécution à chaque étape, puis modifiez les évaluations dans la plate-forme du code et réévaluez-les pour résoudre les erreurs plus rapidement.
  
• Déployer en un seul clic ou commande: Déplacez les agents vers la production sans configuration d’infrastructure manuelle, que ce soit sur Datarobot ou votre propre environnement.
  
• Surveiller avec des mesures intégrées et personnalisées: Suivre les mesures fonctionnelles et opérationnelles dans le tableau de bord Datarobot ou exporter votre propre outil d’observabilité préféré à l’aide de données compatibles OTEL.
  
• Gouverner dès le premier jour: Appliquer des garde-corps en temps réel et des rapports automatisés de conformité pour appliquer la sécurité, gérer les risques et maintenir la préparation à l’audit sans outils supplémentaires.

Les capacités de qualité d’entreprise comprennent:

• Works Works Works avec votre choix de bases de données vectorielles comme Pinecone et Elastic pour la génération auprès de la récupération.
• Compute élastique pour les environnements hybrides, mise à l’échelle pour répondre aux charges de travail haute performance sans compromettre la conformité ou la sécurité.
• Large Nvidia nim Intégration pour une inférence optimisée dans les environnements cloud, hybrides et sur site.
• L’accès LLM «Batteries inclus» aux modèles OSS et propriétaires (anthropic, Openai, Azure, ombratage et plus) avec un seul ensemble de références – éliminant les frais généraux de gestion des clés de l’API.
• Contrôle d’accès (RBAC) conforme à l’authentification et aux rôles conformes aux rôles pour l’exécution sécurisée des agents et la gouvernance des données.

Du prototype à la production: étape par étape

Le chemin de chaque équipe vers la production semble différent. Les étapes ci-dessous représentent des travaux communs à effectuer lors de la gestion du cycle de vie de l’agent – de la construction et du débogage du déploiement, de la surveillance et de la gouvernance.

Utilisez les étapes qui correspondent à votre flux de travail ou suivez la séquence complète pour un processus de bout en bout.

1. Construisez votre agent

Commencez par les frameworks que vous connaissez. Utilisez des modèles d’agent pour Langgraph, Crewai et Llamaindex du repo public GitHub de Datarobot, et la CLI pour une configuration rapide.

Clone le repo localement, modifiez le agent.py Fixez et poussez votre prototype avec une seule commande pour le préparer à la production et à une évaluation plus approfondie. La plate-forme d’agent Workforce gère les dépendances, les conteneurs Docker et les intégrations pour le traçage et l’authentification.

2. Évaluer et comparer les flux de travail

Après avoir téléchargé votre agent, configurez les mesures d’évaluation pour mesurer les performances entre les agents, les sous-agents et les outils.

Choisissez parmi les options intégrées telles que les vérifications PII et la toxicité, les gardiens Nemo, le LLM-As-A-Judge et les mesures spécifiques à l’agent comme la précision des appels d’outils et l’adhésion à l’objectif.

Ensuite, utilisez le terrain de jeu de l’agent pour inciter votre agent et comparer les réponses avec les scores d’évaluation. Pour des tests plus profonds, générez des données synthétiques ou ajoutez des revues humaines dans la boucle.

3. Trace et déboguer

Utilisez le terrain de jeu de l’agent pour afficher les traces d’exécution directement dans l’interface utilisateur. Forez dans chaque tâche pour voir les entrées, les sorties, les métadonnées, les détails d’évaluation et le contexte pour chaque étape du pipeline.

Les traces couvrent l’agent de niveau supérieur ainsi que les sous-composants, les modèles de garde et les mesures d’évaluation. Utilisez cette visibilité pour identifier rapidement le composant provoque des erreurs et identifier les problèmes dans votre code.

4. Modifier et tester votre agent

Si les métriques ou traces d’évaluation révèlent des problèmes, ouvrez un espace de code dans l’interface utilisateur pour mettre à jour la logique de l’agent. Enregistrez vos modifications et ré-dirigez l’agent sans quitter la plate-forme. Les mises à jour sont stockées dans le registre, garantissant une seule source de vérité lorsque vous itérez.

Ceci est non seulement utile lorsque vous testez pour la première fois votre agent, mais aussi au fil du temps, car les nouveaux modèles, outils et données doivent être incorporés pour le mettre à niveau.

5. Déployez votre agent

Déployez votre agent en production en un seul clic ou commande. La plate-forme gère la configuration et la configuration du matériel dans les environnements cloud, sur site ou hybrides et enregistre le déploiement de la plate-forme pour le suivi centralisé.

6. Monitor et trace des agents déployés

Suivez les performances et le comportement de l’agent en temps réel avec une surveillance et un traçage intégrés. Voir les mesures clés telles que le coût, la latence, l’adhésion aux tâches, la précision des objectifs et les indicateurs de sécurité tels que l’exposition aux PII, la toxicité et les risques d’injection rapides.

Les traces compatibles OpenTelemetry (OTEL) offrent une visibilité à chaque étape de l’exécution, y compris les entrées d’outils, les sorties et les performances aux niveaux des composants et du flux de travail.

Définissez des alertes pour attraper les problèmes tôt et modulariser les composants afin de pouvoir mettre à niveau les outils, les modèles ou les bases de données vectorielles indépendamment tout en suivant leur impact.

7. Appliquer la gouvernance par conception

Gérez la sécurité, la conformité et le risque dans le cadre du flux de travail, et non comme un module complémentaire. Le registre au sein de la plate-forme d’agent de travail d’agent fournit une source centralisée de vérité pour tous les agents et modèles, avec contrôle d’accès, lignée et traçabilité.

Les garde-corps en temps réel surveillent les fuites PII, les tentatives de jailbreak, la toxicité, les hallucinations, les violations des politiques et les anomalies opérationnelles. Les rapports automatisés de la conformité prennent en charge plusieurs cadres réglementaires, réduisant l’effort d’audit et les travaux manuels.

Ce qui rend la plate-forme d’agent de main-d’œuvre différente

Ce sont les capacités qui réduisent les mois de travail jusqu’à des jours, sans sacrifier la sécurité, la flexibilité ou la surveillance.

Une plate-forme, un cycle de vie complet: Gérez l’intégralité du cycle de vie de l’agent sur les locaux, les environnements multi-cloud, à air et hybrides sans coudre des outils séparés.

Évaluation, débogage et observabilité intégrées: Effectuer une évaluation complète, la trace d’exécution, les problèmes de débogage et surveiller les performances en temps réel sans quitter la plate-forme. Obtenez des mesures et des alertes détaillées, même pour les projets critiques de mission.

Gouvernance et conformité intégrées: Une lignée Central AI Registry Versions et suit la lignée pour chaque actif, des agents et des données aux modèles et applications. Les garde-corps en temps réel et les rapports automatisés éliminent les travaux de conformité manuelle et simplifient les audits.

Flexibilité sans compromis: Utilisez n’importe quelle source open source, cadre propriétaire ou modèle sur une plate-forme conçue pour la sécurité et l’évolutivité de qualité entreprise.

Du prototype à la production et au-delà

La construction d’agents prêts pour l’entreprise n’est que la première étape. Au fur et à mesure que vos cas d’utilisation se développent, ce guide vous donne une base pour se déplacer plus rapidement tout en maintenant la gouvernance et le contrôle.

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