Tag
26 articles relié(s) à ce signal technique.
Un runbook de production pour comparer un agent candidat au runtime actif sur les mêmes requêtes, sans dupliquer les actions, puis décider promotion, canary ou rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour attribuer une hausse de tokens et d'appels d'outils, isoler l'amplification, appliquer un budget d'exécution et valider ou rollbacker la version d'un agent IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour définir le budget de latence, l'idempotence, les retries, le circuit breaker, les traces et le rollback d'un outil MCP appelé par un agent IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier la sortie structurée d'un outil d'agent IA avec schéma, sources, diff, idempotence, policy, traces, validation humaine et rollback avant d'écrire en production.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une dérive de permissions d'agent IA avec identité réelle, RBAC, scopes d'outils, traces, refus attendus, validation humaine et rollback avant d'élargir les droits.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier le passage d'un agent Microsoft Foundry vers Azure Automation, AWX, Azure DevOps ou un outil MCP avec contrat, identité, traces, dry-run, validation humaine et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une dérive de serveur MCP avec manifeste d'outils, schémas, identité, secrets, réseau, traces, évaluations, validation et rollback avant de réautoriser un agent IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un serveur MCP interne avec inventaire des outils, scopes, identités, secrets, audit, dry-run, évaluations, validation humaine et rollback avant exposition à un agent IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un appel d'outil d'agent IA échoué avec traces, idempotence, identité, état backend, approbations, validation et rollback avant de retenter.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier la mémoire d’un agent IA avec sources, traces, vieillissement, permissions, évaluations, garde-fous, validation humaine et rollback avant de l’utiliser sur des actions réelles.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un jeu d'évaluation d'agent IA avec cas métiers, retrieval, appels d'outils, traces, seuils, validation humaine et rollback avant promotion.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier les garde-fous d'un agent Microsoft Foundry avec sources, refus, outils, identité, traces, canary, validation humaine et rollback avant exposition aux utilisateurs.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une suspicion d'injection de prompt dans les sources de retrieval d'un agent IA avec sources, traces, évaluation, outils, guardrails, validation et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un changement de politique d'approbation agentique avec portée d'action, identité, traces, cas d'évaluation, garde-fous, validation humaine et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier le throttling Azure OpenAI ou Microsoft Foundry avec quota, capacité de déploiement, traces agent, retries, fallback, validation et rollback avant de changer de modèle.
Lire l’articleUn runbook de production pour faire tourner ou révoquer l'identité runtime d'un agent IA avec permissions bornées, appels dry-run, traces, approbations, validation et rollback avant de casser les actions de production.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un nouvel outil d'agent IA avec revue de contrat, identité bornée, dry-run, traces, approbations, évaluations et rollback avant d'autoriser de vraies actions.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une mise à jour d'index de retrieval avec diff de sources, métadonnées, chunking, évaluations, traces, validation humaine et rollback avant de changer les réponses d'un agent IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier des traces incomplètes d'agent IA avec événements de conversation, sources, appels d'outils, identités, validations, évaluations et rollback avant de réactiver une action.
Lire l’articleUn runbook de production pour exposer Azure DevOps à un agent IA via MCP avec périmètre projet, permissions, actions autorisées, preuves, logs, validation humaine et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une dérive de contrat d'agent IA avec prompt, manifest d'outils, sources, évaluations, traces, validation humaine et rollback.
Lire l’articleUne requête courte pour isoler les appels d'outils en écriture, leur identité et leur corrélation avant de désactiver un agent IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une action d'agent IA avec traces, sources, outils, identité, KQL, validation humaine et rollback sans couper toute l'assistance.
Lire l’articleUn runbook pour valider un agent IA avant action réelle en séparant sources, outils, identité, jeux d'évaluation, validations humaines, journaux et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour exposer des outils MCP à un agent IA tout en gardant le contrôle du périmètre d'action, des validations, identités, journaux, évaluations et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un agent IA qui choisit le mauvais outil, agit sans preuve ou masque une action derrière une réponse plausible.
Lire l’article