AI Agents

Orchestrez des AI Agents

Construisez des systèmes multi-agents, des RAG Pipelines et des workflows d'orchestration LLM visuellement — avec observabilité, typage sûr et explicabilité intégrés.

Le défi

Déployer l'AI de manière fiable est difficile

Des chaînes de prompts dans des scripts Python, des RAG Pipelines tenues ensemble avec du ruban adhésif, zéro observabilité sur ce que le modèle a réellement fait. Ça vous dit quelque chose ?

01

Les pipelines LLM sont opaques — quand les sorties sont incorrectes, le débogage signifie lire les logs ligne par ligne.

02

Chaîner des agents, des outils et des retrievers nécessite du code de liaison fragile et difficile à maintenir.

03

Aucune gouvernance — vous ne pouvez pas expliquer à la conformité ce que l'AI a fait ou pourquoi elle a pris une décision particulière.

La solution

Orchestration AI visuelle

Flow-Like transforme chaque appel LLM, étape de retriever et invocation d'outil en un nœud de graphe visible, testable et auditable.

Graphes d'agents visuels

Composez des systèmes multi-agents en connectant visuellement des nœuds LLM, des nœuds d'outils et des nœuds de décision. Visualisez le chemin d'exécution complet.

RAG Pipeline Builder

Construisez des flux de génération augmentée par récupération avec des nœuds de chunking, d'embedding, de recherche par similarité et de reranking.

Observabilité complète

Chaque prompt, réponse, nombre de tokens et latence est enregistré. Rejouez n'importe quelle exécution pour comprendre exactement ce qui s'est passé.

Explicabilité & Conformité

Générez des explications auditables des décisions AI. Respectez le EU AI Act, SOC 2 et les exigences de gouvernance interne.

Fonctionnalités

Conçu pour les équipes AI

Support multi-modèles

Basculez entre OpenAI, Anthropic, des modèles locaux ou des endpoints personnalisés en changeant un seul nœud.

Nœuds Vector Store

Connectez Qdrant, Pinecone, Weaviate ou pgvector pour la recherche sémantique et la récupération.

Tool Calling

Donnez aux agents l'accès aux API, bases de données et à l'exécution de code via des nœuds d'outils sandboxés.

Boucles d'évaluation

Construisez des pipelines d'évaluation automatisées qui testent les prompts contre des datasets de référence à chaque modification.

Guardrails

Ajoutez des filtres de contenu, la détection de PII et des nœuds de validation de sortie à n'importe quel pipeline d'agents.

Sortie en streaming

Diffusez les réponses LLM vers les interfaces en temps réel tout en conservant la trace d'audit complète.

Prêt à déployer une AI de confiance ?

Découvrez comment Flow-Like peut aider votre équipe à construire des systèmes AI fiables et explicables. Réservez une démo centrée sur votre cas d'usage AI spécifique.