Agents auto-améliorants
Chaque résultat d'audit, correction humaine et défaillance en production alimente le système en retour. Un agent toujours actif transforme ce signal en recommandations précises que votre équipe peut choisir de mettre en œuvre.
Réserver une démoSupervision proactive
Un agent toujours actif surveille le déploiement, signale les régressions comportementales et repère les anomalies dans les taux de réussite des audits, avec des alertes calibrées sur une fenêtre glissante de douze semaines plutôt que sur un seuil fixe défini au jugé.
Des recommandations, pas seulement des alertes
Les signaux d'observabilité sont convertis en recommandations précises et actionnables (un ajustement de prompt, un nouvel indicateur phare ou un test de régression pour verrouiller une correction), fondées sur le fonctionnement réel de la plateforme.
La boucle qui se renforce déjà
Une session en échec devient instantanément un test de régression : le problème ne peut plus réapparaître. Un pouce levé ou baissé sur une remarque d'audit devient un exemple de calibration sur l'indicateur phare concerné. La précision s'améliore à chaque session examinée.
“Cette réparation coûte généralement environ 180 £.”
L'appelant demande un prix
S'exécute à chaque version
Négatif, sur la communication des prix
Actif dès le prochain audit
Validé face au trafic réel
Un changement peut être réparti sur le trafic de production et mesuré sur des métriques définies avant tout déploiement large : un changement de prompt ou d'outil est ainsi éprouvé face à de vraies interactions.
Version 83 contre Version 84
6 jours, 8 412 sessions en direct
Questions fréquentes
Quatre choses déjà en place : un agent toujours actif qui surveille le déploiement à la recherche de régressions et d'anomalies, des signaux d'observabilité convertis en recommandations précises, des défaillances résolues verrouillées sous forme de tests de régression, et des retours humains sur les audits qui calibrent les standards appliqués aux audits suivants. Les changements sont proposés et validés ; votre équipe les applique.
Non. Les recommandations sont soumises à examen : un ajustement de prompt, un nouvel indicateur phare, un test de régression. Quelqu'un de votre équipe accepte ou rejette chacune d'elles, et rien ne modifie un workflow de production de lui-même.
Des changements de configuration, dans les artefacts que votre équipe modifie déjà : l'ajustement d'un prompt, un nouvel indicateur phare pour tenir l'agent à un standard qui lui manquait, ou un test de régression qui verrouille une correction afin que le problème ne puisse pas réapparaître. Les recommandations s'appuient sur le fonctionnement réel de la plateforme : nœuds, patterns, syntaxe des variables, plutôt que sur des conseils génériques.
Par des tests A/B entre versions. Définissez un contrôle et un challenger, répartissez le trafic de production réel entre eux, et mesurez le taux de résolution, le taux de transfert et le taux de réussite des audits dans des conditions identiques : un changement est ainsi validé face au comportement réel avant un déploiement large. Vous pouvez en savoir plus sur les tests A/B dans notre blog technique.
Non. Tout ce qu'utilise la boucle provient de votre propre déploiement, au sein de votre propre instance isolée. Les données clients ne sont jamais utilisées pour entraîner nos modèles ni ceux de nos fournisseurs sans consentement explicite, et ne sont jamais partagées entre clients.
