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AI & Automation
Tool CallingCustom WorkflowsRAG Pipelines

Services de Développement d'Agent IA

Workflows Personnalisés, Tool Calling, Résultats Réels

< 2s
Agent Response Time
P95 latency target
40+
Agents Deployed
Across client projects
99.5%
Uptime SLA
Production environments
$0
Vendor Lock-in
You own the code
What Is AI Agent Development?

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

Your chatbot answers questions but can't actually do anything Users figure this out fast, and they leave.
LLM hallucinations are a real liability in customer-facing workflows One wrong answer in finance or healthcare doesn't just embarrass you — it can cost millions.
You've prototyped with ChatGPT but can't get it production-ready The demo works great in staging while your competitors are already shipping.
Agent frameworks keep shifting — LangChain, CrewAI, AutoGen — and your engineers are burning time on framework churn instead of solving actual business problems. Engineering time burned on framework churn instead of business logic
You've got no visibility into what the agent's doing or why Black-box behavior makes debugging painful and audits nearly impossible.
Sensitive data can't leave your infrastructure for external API calls Uncontrolled LLM traffic is a compliance violation waiting to happen.

Conformité

Structured Tool Calling

We define typed tool schemas so agents call your APIs with validated parameters — no prompt-hacking required. Every tool invocation gets logged and is fully auditable.

Multi-Step Workflow Orchestration

Complex tasks get broken into deterministic workflow graphs with conditional branching. Agents follow defined paths while still reasoning through each individual step.

RAG Pipeline Integration

Retrieval-augmented generation keeps agent responses grounded in your actual data. We build vector search with pgvector and tune chunking strategies to match your specific content structure.

Human-in-the-Loop Safeguards

Critical actions don't execute until a human approves them. Configurable escalation rules give you precise control over exactly when the agent stops and asks for permission.

Full Observability & Tracing

Every agent run is traced end-to-end — reasoning steps, tool calls, token usage, latency. Dashboards and alerting ship on day one, not as an afterthought.

Data Privacy & Self-Hosting

We'll deploy on your own infrastructure so no data leaves your VPC. Self-hosted LLMs and private API endpoints are fully supported for regulated industries.

Ce que nous construisons

Custom Tool Definitions

Typed, versioned tool schemas that connect agents to your existing APIs, databases, and internal services.

Conditional Workflow Graphs

Visual and code-defined workflow DAGs with branching, retry logic, and parallel execution.

Model-Agnostic Architecture

Swap between OpenAI, Anthropic, Mistral, or self-hosted models without rewriting your agent logic.

Streaming Response UI

Real-time streaming interfaces that show users exactly what the agent's doing as it works.

Evaluation & Testing Suite

Automated eval harnesses that test agent behavior against golden datasets before every deploy.

Cost & Token Management

Per-user and per-workflow token budgets with automatic model downgrade when limits get close.

Notre processus

01

Agent Architecture Workshop

We map your business processes to agent capabilities. You'll walk away with a workflow diagram, tool inventory, and risk assessment for every automated action.
Week 1
02

Tool & Schema Development

We build typed tool definitions, connect your APIs, and handle authentication and error handling for every external system the agent will touch.
Week 2-3
03

Workflow & Prompt Engineering

Multi-step workflows get built and tested in full. Prompts get engineered with structured outputs, few-shot examples, and guardrails against the failure modes we see most often.
Week 3-4
04

Evaluation & Hardening

We run the agent against adversarial test suites and measure accuracy, latency, and cost. Edge cases get documented and handled — nothing goes to production until it does.
Week 5
05

Deploy & Monitor

Production deployment includes observability, alerting, and a 30-day support window. We also train your team on prompt tuning, eval maintenance, and scaling so you're not dependent on us forever.
Week 6
Next.jsVercelSupabaseOpenAIAnthropicLangChainVercel AI SDKPostgreSQLpgvector

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.

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