Tag
53 articles relié(s) à ce signal technique.
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.
Lire l’articleUn runbook de production pour borner une fuite dans les traces d'un agent, identifier le champ fautif, canaryer la redaction et restaurer une observabilité exploitable.
Lire l’articleUn 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.
Lire l’articleUn 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.
Lire l’articleUn runbook de production pour séparer compteur APIM, portée, estimation des tokens, backend et retries clients avant d'élargir une limite de tokens IA.
Lire l’articleUn 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.
Lire l’articleUn runbook de production pour inventorier Docker Content Trust, doubler les signatures avec Notation, valider les digests et basculer les gates CI/CD avec un rollback explicite.
Lire l’articleUn runbook de production pour prouver le scope, l’identité, la pagination et la complétude d’Azure Resource Graph avant qu’un inventaire ne pilote des changements.
Lire l’articleUn runbook de production pour séparer blocages de prompt, sorties filtrées, erreurs applicatives et dérive de politique avant de modifier les garde-fous Microsoft Foundry.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier circuit breaker, Retry-After, pool de backends Microsoft Foundry, trafic canari, observabilité et rollback avant d'activer le failover d'une API IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour prouver audience, délégation, scopes et identité runtime dans une chaîne MCP avant de rétablir les actions avec effet.
Lire l’articleUn runbook de production pour remplacer MCP Roots par des paramètres d'outil, URI de ressources ou une configuration serveur, avec contrôle des chemins, canari, preuves et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un workflow GitHub Actions réutilisable avec permissions, secrets, OIDC, environnements, traces, canari et rollback avant un déploiement Azure.
Lire l’articleUn 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.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier le basculement régional d'un agent IA entre modèle, état, retrieval, outils, identité, traces, trafic canari, validation et rollback.
Lire l’articleUn 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.
Lire l’articleUn runbook de production pour borner un playbook Microsoft Sentinel entre déclencheur, entités, identité, dry run, approbation, traces, canari et rollback avant toute action de remédiation.
Lire l’articleUn 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.
Lire l’articleUn 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.
Lire l’articleUn 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.
Lire l’articleUn runbook de production pour figer un digest ACR, vérifier sa signature Notation, borner la politique de confiance, promouvoir par digest et revenir en arrière sans désactiver le contrôle.
Lire l’articleUn 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.
Lire l’articleUn runbook de production pour détecter une boucle de délégation entre agents, contenir les effets de bord, reconstruire les traces et décider reprise contrôlée ou rollback mono-agent.
Lire l’articleUn 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 contrôler les ressources gérées, le comportement d’unmanage, les deny settings, les identités d’exception, la validation et le rollback avant de mettre à jour une Azure Deployment Stack.
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 job Azure Automation planifié avec déclencheur, identité managée, paramètres, dry-run, logs, validation et rollback avant d'autoriser une action réelle.
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 qualifier un changement d'inventaire dynamique AWX avec source, diff d'hôtes, variables, identités, limites, validation et rollback avant exécution.
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 un job AWX en échec avec événements Ansible, tâches changed, hôtes touchés, variables, relance limitée, validation et rollback.
Lire l’articleUne séquence courte pour récupérer statut, variables, hôte touché et événements d'erreur avant de relancer un job AWX.
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’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