AI agent development is about building software that uses large language models to reason, plan, and execute multi-step tasks without constant hand-holding. These aren't chatbots. Agents call external tools — APIs, databases, file systems — to actually get things done. Custom workflows define the decision logic, guardrails, and approval checkpoints that keep everything from going sideways once it hits production.
Où les projets échouent
Conformité
Structured Tool Calling
Multi-Step Workflow Orchestration
RAG Pipeline Integration
Human-in-the-Loop Safeguards
Full Observability & Tracing
Data Privacy & Self-Hosting
Ce que nous construisons
Custom Tool Definitions
Conditional Workflow Graphs
Model-Agnostic Architecture
Streaming Response UI
Evaluation & Testing Suite
Cost & Token Management
Notre processus
Agent Architecture Workshop
Tool & Schema Development
Workflow & Prompt Engineering
Evaluation & Hardening
Deploy & Monitor
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre un agent IA et un chatbot ?
Un chatbot répond à des messages. Un agent IA raisonne sur une tâche, appelle des outils externes — APIs, bases de données, systèmes de fichiers — et exécute des workflows multi-étapes de manière autonome. On parle de réserver des rendez-vous, traiter des remboursements, générer des rapports, déclencher des actions réelles. Pas juste répondre avec du texte.
Quels modèles LLM utilisez-vous pour les agents IA ?
Nous sommes agnostiques vis-à-vis des modèles. La plupart des projets finissent par utiliser un mélange — GPT-4o ou Claude pour le raisonnement complexe, quelque chose de plus léger comme GPT-4o-mini pour les étapes de classification simples. Notre architecture vous permet de changer de modèle par étape de workflow, équilibrant ainsi coût et qualité simultanément. Nous supportons aussi les modèles auto-hébergés via Ollama ou vLLM si vous devez tout garder on-prem.
Comment prévenir les hallucinations des agents IA ?
Trois couches. Le tool calling structuré avec schémas typés force les sorties valides. Les pipelines RAG gardent les réponses ancrées dans vos données réelles. Les checkpoints human-in-the-loop capturent les cas limites avant que les actions critiques s'exécutent. En plus de ça, les suites d'évaluation automatisées signalent les régressions de précision avant chaque déploiement.
Les agents IA peuvent-ils s'intégrer à nos logiciels existants ?
Oui. Les agents peuvent se connecter à n'importe quoi avec une API — CRMs, ERPs, bases de données, plateformes de messagerie, processeurs de paiement. Nous construisons des définitions d'outils typées pour chaque intégration avec authentification appropriée, rate limiting et gestion d'erreurs intégrés. Pas d'API ? Nous pouvons en construire une, ou utiliser l'automatisation de navigateur comme pont.
Combien de temps faut-il pour construire un agent IA personnalisé ?
Un agent focus sur un seul workflow prend généralement 4–6 semaines du lancement à la production. Les systèmes multi-agents avec plusieurs intégrations d'outils et workflows d'approbation tournent généralement autour de 8–12 semaines. Chaque projet inclut une fenêtre de 30 jours post-lancement pour l'ajustement de prompts et l'optimisation de performance.
Nos données sont-elles sécurisées avec les agents IA ?
Quand la sensibilité des données l'exige, nous déployons entièrement sur votre infrastructure. Pour les industries réglementées, les agents peuvent s'exécuter à l'intérieur de votre VPC sans rien qui quitte votre réseau. Nous supportons les endpoints LLM privés, chiffrons toutes les données au repos et en transit, et vous donnons des logs d'audit complets de chaque action d'agent et appel d'outil.
Let's build
something together.
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