Sprint de déploiement
Déployez un workflow IA en production en 2-4 semaines.
AgentLed associe votre équipe à un ingénieur de mise en oeuvre pour transformer un processus manuel coûteux en workflow surveillé : connecté à vos outils, ancré dans vos données métier, gated par revue humaine et amélioré par des runs réels.
Workspace AgentLed
Forme du premier sprint
Workflow
Un processus répété avec inputs, outputs, owners, edge cases et critères d acceptation clairs.
Workspace
Connexions, mémoire, skills réutilisables, règles d approbation, monitoring et visibilité crédits installés dans AgentLed.
Lancement
Runs live revus avec votre équipe, les ratés devenant meilleures règles, prompts, mémoire et checks.
Ce que cela remplace
Pas un setup d automatisation générique. Pas un deck stratégie.
Le but est de mettre un système opérationnel en production sans forcer votre équipe à devenir ingénieurs workflows IA. Le premier sprint reste assez étroit pour livrer, mais laisse un workspace client qui rend le workflow suivant moins cher et plus simple.
Découverte processus
Nous cartographions workflow manuel, décisions, exemples, échecs, critères d acceptation et ce que l owner ferait confiance.
Mémoire workspace
Le workflow peut utiliser sources, fichiers, CRM, notes, rubriques, décisions passées et mémoire structurée du workspace.
Implémentation incluse
Un ingénieur gère build, intégrations, tuning prompt, tests et handoff au lieu de vous laisser un builder vide.
Contrôle humain
Les sorties sensibles s arrêtent en file d approbation avant mise à jour, envoi, publication ou avancement.
Ingénierie du contexte
Construisez une enveloppe opérationnelle de comportement autour du modèle.
Un FDE ne se contente pas d'ajuster un prompt. Il conçoit le contexte, les permissions, les contrôles et la boucle d'apprentissage qui rendent le comportement utile plus probable et les écarts visibles avant qu'ils ne deviennent des erreurs métier.
Il s'agit d'une enveloppe opérationnelle de comportement, pas d'une barrière littérale dans l'espace latent d'un LLM. La génération reste probabiliste ; le déploiement combine contraintes, évaluation, monitoring et jugement humain pour gérer cette réalité.
Contexte et exemples approuvés
Des entrées représentatives, sorties acceptées, règles et contre-exemples fixent le niveau de qualité du workflow.
Récupération des connaissances actuelles
Les faits produit, le contexte client, les règles de marque et les données opérationnelles sont récupérés au moment utile.
Instructions et permissions
Les sorties structurées, outils limités et accès au moindre privilège encadrent ce que l'agent peut proposer ou faire.
Évaluations
Des contrôles mesurent l'exactitude, le ton, les affirmations sourcées, la sécurité et la dérive sur des exemples réels.
Mémoire durable
Les modifications acceptées, sorties rejetées, exceptions et résultats deviennent du contexte réutilisable.
Monitoring et approbation
Les traces d'exécution exposent les écarts et les actions à conséquence s'arrêtent pour une revue humaine responsable.
Le premier sprint de déploiement
01
Choisir le workflow
Choisir un processus coûteux, répété, à jugement, avec exemples, owner clair et ROI visible.
02
Installer le workspace
Connecter sources, définir mémoire, ajouter skills réutilisables, règles d approbation et baseline ROI.
03
Exécuter le premier chemin
Tester sur exemples passés puis passer aux runs live avec monitoring, revue humaine et escalades.
04
Productiser l apprentissage
Transformer rejets et edge cases en templates, règles, prompts, mémoire et checks réutilisables.
Commencez avec un workflow. Repartez avec une couche opératoire.
Un bon premier sprint est étroit, visible et assez douloureux pour que le gain de temps soit évident. L actif durable est le workspace que votre équipe garde après lancement.