Cette page a été traduite de l’anglais.
IA et machine learning
Créez et orchestrez des agents IA
Kliv est un créateur d’applications IA. Décrivez les connaissances, les permissions, les actions, les transferts et les horaires de l’agent, et il construit cet agent dans l’application qu’il dessert.
Entrez simplement votre idée dans la zone de texte et AI la construira pour vous
What is Kliv?
Kliv n’est pas une simple fenêtre de chat ni un tableau de bord d’agents — c’est une IA qui construit le logiciel pour vous.
Vous décrivez l’application et l’agent dont vous avez besoin en langage courant, et Kliv construit l’application réelle : les données, les écrans, la base de connaissances, les permissions, les actions et les journaux de conversation. Vous en êtes propriétaire, vous l’exécutez sur vos propres comptes, et vous la modifiez ensuite simplement en le demandant. Ce n’est pas un modèle préfabriqué.
Sur cette page, l’application inclut la création et l’orchestration d’agents IA. Kliv construit toutes sortes d’applications web ; cette page se concentre sur les agents qui vivent à l’intérieur de ces applications et respectent leurs règles.
Why agents belong inside the app
De nombreux outils d’agents vous donnent une fenêtre de chat et vous laissent gérer le plus difficile : où vivent les connaissances, ce que l’agent peut toucher, qui peut voir quelles données, et quand un humain doit prendre le relais.
Kliv construit les agents à l’intérieur de l’application qu’ils servent. L’agent d’un distributeur peut lire les mêmes lignes de catalogue que la boutique en ligne, voir uniquement les commandes du client connecté et celles de personne d’autre, et n’agir qu’à travers les capacités que vous lui avez accordées. Orchestrer, c’est intégrer les permissions, les horaires, les journaux de conversation et les chemins d’escalade directement dans l’application.
De quoi un agent est fait
Les données et les règles dont un agent a besoin avant que vous ne lui confiiez vos utilisateurs.
La base de connaissances
Fiches techniques, tableaux de couple de serrage, catalogues PDF, politiques et manuels sont importés et indexés. L’agent répond à partir de vos documents, sans base de données vectorielle à gérer vous-même.
Les capacités
Chaque action est accordée une par une : consulter une commande, rédiger un devis, déposer un retour, réserver un créneau. Ce que vous n’accordez pas n’est pas disponible.
L’accès de l’utilisateur
L’agent hérite des droits d’accès de l’utilisateur connecté, ligne par ligne. Un client qui interroge sa commande obtient ses propres données ; un concurrent qui tente une question habile n’obtient rien.
Les journaux de conversation
Chaque conversation est enregistrée sous forme de lignes dans votre base de données. Vous pouvez les consulter, les rechercher et vous en servir pour améliorer la base de connaissances.
Le transfert humain
Quand une question ne doit plus être traitée automatiquement, l’application ouvre un fil de support avec la transcription jointe. La personne démarre avec le contexte déjà en main.
Les tâches planifiées
Les agents peuvent aussi prendre en charge des tâches planifiées, comme signaler chaque nuit les devis en attente ou résumer chaque lundi dans Slack les questions restées sans réponse.
Un exemple : la quincaillerie industrielle de Camille
Voici comment un distributeur pourrait utiliser un agent construit avec Kliv. Ce n’est qu’un exemple — vous décririez vos propres documents, utilisateurs, actions et règles d’escalade.
Les documents deviennent consultables
Camille importe 40 catalogues PDF et la politique de retour. L’indexation s’exécute automatiquement, et l’agent peut répondre aux questions produit à partir de ces fichiers.
La consultation des commandes est accordée délibérément
L’agent commence par ne répondre qu’aux questions de politique. Puis Camille lui accorde la consultation des commandes, afin qu’il puisse lire le statut de commande du client connecté selon les mêmes règles que le portail.
La frontière d’accès est testée
Un scénario se connecte en tant que client A et interroge la commande du client B. Le test utilise l’application réelle sur une copie jetable de la base de données et confirme que la lecture est refusée.
L’escalade fait partie du travail
Les conversations non résolues ouvrent des fils de support avec la transcription jointe, et Slack notifie le bon canal de support. L’agent sait quand s’arrêter.
Les journaux de conversation montrent quoi améliorer
Après le lancement, Camille lit les journaux de conversation et repère des formulations manquantes dans le catalogue. Elle met à jour la base de connaissances là où l’agent a trébuché.
Décrivez l’agent que vous voulez
Kliv construit à partir de votre description : indiquez les documents à partir desquels il doit répondre, les actions qu’il peut effectuer, les utilisateurs qu’il sert, et quand il doit escalader. Voici trois exemples :
Agent du service commandes
Manuels, statut des commandes, retours et journalisation des échanges.
“Crée un portail client pour ma quincaillerie industrielle. Ajoute un agent IA qui répond à partir des manuels produits et des tableaux de couple de serrage importés, consulte le statut de commande du client connecté, dépose des demandes de retour uniquement pour les commandes encore dans le délai de retour, transfère les cas incertains au support, et enregistre chaque échange.”
Agent de réservation
Questions de service et disponibilités en temps réel.
“Crée une application de planification pour mon atelier de réparation. Ajoute un agent qui répond à partir des descriptions de services importées, n’affiche que les créneaux disponibles, réserve un créneau pour un client connecté, envoie un e-mail de confirmation, et transfère les exceptions tarifaires à un fil interne de l’équipe.”
Agent de politique interne
Procédures internes avec escalade.
“Crée un outil interne où les employés posent des questions à un agent qui répond à partir des procédures RH et opérationnelles importées. Enregistre chaque conversation, laisse les questions non résolues ouvrir un fil de support, et restreins les catégories de politique selon le rôle de l’employé.”
How orchestration works
Des agents différents peuvent avoir des rôles différents. Une même application peut avoir un agent orienté client pour la consultation des commandes et les retours, et un agent interne qui lit les données de marge. La frontière, ce sont les capacités accordées et les règles d’accès par ligne.
L’identité passe en premier. Les agents servent des utilisateurs connectés : e-mail et mot de passe, connexion Google ou Facebook, clés d’accès, ou double authentification. L’application sait qui pose la question avant que l’agent ne réponde.
La boucle de rétroaction est intégrée. Les journaux de conversation montrent où la base de connaissances est incomplète. Vous pouvez ajouter des documents à tout moment, et les modifications passent par le même circuit de publication testé que le reste de l’application.
Ce que les agents peuvent se voir accorder, comment fonctionne l’indexation, et à quoi ressemblent les journaux de conversation en pratique — la présentation détaillée des agents couvre l’ensemble du sujet.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que Kliv exactement ?
Kliv est un créateur d’applications IA. Vous décrivez l’application web et l’agent dont vous avez besoin, et Kliv construit l’application, l’agent, les données, les permissions et les écrans qui vont autour.
Est-ce que j’obtiens une vraie application, ou un modèle préfabriqué ?
Une vraie application. L’agent s’exécute à l’intérieur d’une application construite pour vos données, vos utilisateurs et vos flux de travail. Ce n’est pas un modèle générique de chat.
Puis-je le modifier une fois construit ?
Oui. Vous pouvez ajouter des documents, modifier les capacités accordées, ajuster les règles d’escalade, ou ajouter un autre agent simplement en le demandant.
Qu’est-ce qui empêche l’agent d’inventer des réponses ?
Il s’appuie sur la base de connaissances que vous rédigez et n’agit qu’à travers les capacités que vous accordez. Quand les documents ne contiennent pas de réponse, la bonne voie est l’escalade avec la transcription jointe.
L’agent peut-il effectuer des actions, pas seulement répondre ?
Oui. Il peut effectuer les actions que vous lui accordez explicitement, comme consulter une commande, réserver un créneau, déposer une demande ou rédiger un devis. Chaque action s’exécute sous les permissions de l’utilisateur connecté.
Comment voir ce que l’agent a dit ?
Chaque conversation est enregistrée sous forme de transcription dans votre propre base de données. Vous pouvez lire, rechercher et auditer ces transcriptions.
Dois-je gérer une infrastructure IA ?
Non. L’indexation de la base de connaissances, l’exécution de l’agent et le stockage des transcriptions font partie de l’application que Kliv construit. Vous ne gérez ni base de données vectorielle, ni file d’attente, ni serveur IA séparé.
Deux agents peuvent-ils avoir des accès différents ?
Oui. Un agent client peut avoir la consultation des commandes et des retours, tandis qu’un agent interne peut lire des données réservées au personnel. Les capacités et les règles d’accès par ligne définissent la frontière.
Les clients peuvent-ils voir les données des autres via l’agent ?
Non. L’agent lit à travers les mêmes règles d’accès par ligne que l’application. Un utilisateur connecté n’obtient que les lignes qu’il est autorisé à lire.
Puis-je quitter Kliv plus tard ?
Oui. Le code de l’application se synchronise avec votre propre dépôt Git, donc partir revient à faire un git pull plutôt qu’à tout reconstruire.
Puis-je utiliser mon propre nom de domaine ?
Oui. L’application peut fonctionner sur votre propre nom de domaine, avec l’agent à l’intérieur.
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Donnez à l’agent un vrai travail, pas juste une fenêtre de discussion
Décrivez ce qu’il doit savoir, ce qu’il peut faire, qui il sert, et quand une personne doit prendre le relais. Kliv construit l’agent à l’intérieur de l’application qui fait respecter ces règles.
