Un runbook de production pour détecter les collisions entre outils MCP, prouver l'outil réellement sélectionné et valider un catalogue canari avant toute action sensible.
Un runbook de production pour prouver qu'un modèle de repli préserve sorties structurées, frontières d'outils, refus et traçabilité avant de router du trafic réel.
Un runbook de production pour isoler les instructions hostiles transportées par une sortie MCP, conserver leur provenance, appliquer la policy hors du modèle et valider ou rollbacker l'accès en écriture.
Un runbook de production pour séparer régression de l'agent et dérive de l'évaluateur en figeant les sorties, rejouant un jeu d'ancrage arbitré et mesurant les désaccords.
Un runbook de production pour séparer blocages de prompt, sorties filtrées, erreurs applicatives et dérive de politique avant de modifier les garde-fous Microsoft Foundry.
Un runbook de production pour borner l'âge des preuves issues du retrieval, de la télémétrie et des outils avant qu'un agent IA propose, exécute ou rollbacke une action.
Un runbook de production pour qualifier le basculement régional d'un agent IA entre modèle, état, retrieval, outils, identité, traces, trafic canari, validation et rollback.
Un runbook de production pour détecter et revalider une approbation humaine obsolète entre dérive d'état, empreinte de requête, expiration, traces, tests de refus et rollback avant la reprise d'un agent IA.
Un runbook de production pour détecter les fuites de contexte entre sessions d’un agent IA, qualifier mémoire, caches, retrieval, outils et identité, puis activer ou rollbacker la persistance sans perdre les traces.
Un runbook de production pour reconstruire le contexte d'un agent IA, isoler historique, retrieval et sorties d'outils, puis valider une compaction ou un rollback.
Un runbook de production pour prouver qu’un score AgentOps ne vient pas d’une fuite entre évaluations, prompts, retrieval ou données de réglage avant de promouvoir un agent IA.
Un runbook de production pour tester une version de Toolbox, ses outils MCP, identités, approbations et traces avant promotion, puis revenir à la version précédente sans redéployer les agents.
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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un 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.
Un runbook de production pour qualifier une dérive de contrat d'agent IA avec prompt, manifest d'outils, sources, évaluations, traces, validation humaine et rollback.
Un runbook pour valider un agent IA avant action réelle en séparant sources, outils, identité, jeux d'évaluation, validations humaines, journaux et rollback.
Un 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.
Un runbook de production pour qualifier un agent IA qui choisit le mauvais outil, agit sans preuve ou masque une action derrière une réponse plausible.
Un runbook opérationnel pour passer un agent Microsoft Foundry en production en cadrant cas d'usage, outils, données, réseau, identité, traces, évaluations, guardrails et rollback.