En tant que partenaire de Confluent, nous comprenons très bien pourquoi l'introduction des agents de streaming était si importante. Au fond, tout problème d'IA est un problème de données. Lorsque les données sont périmées, incomplètes ou inaccessibles, même les agents les plus sophistiqués et les grands modèles de langage (LLM) ne peuvent pas fournir de résultats fiables.
C'est exactement ce que le marché demandait : une solution pour construire des systèmes multi-agents évolutifs, pilotés par les événements, rejouables et basés sur des données fraîches et contextualisées. Les développeurs avaient besoin d'une plateforme unique qui ne se contente pas de fournir des outils isolés, mais qui leur permette de s'approvisionner facilement en données, de passer de manière fiable du prototype à la production et d'obtenir l'observabilité nécessaire pour déboguer, évaluer et itérer sur ce qui se passe réellement à l'intérieur de leurs agents.
Les agents de flux permettent une automatisation intelligente et contextuelle
Intégrés dans les flux de données avec un accès à la vue la plus récente, la plus complète et la plus précise des événements opérationnels, les agents de streaming agissent effectivement comme les yeux et les oreilles de l'entreprise. Ils sont conçus pour gérer de gros volumes de données en temps réel et un contexte évolutif, ce qui les rend idéaux pour les cas d'utilisation en entreprise où les informations fraîches, la précision et l'observabilité sont essentielles. En surveillant continuellement les flux de données et en utilisant le contexte de diverses sources, les agents de streaming peuvent prendre des décisions intelligentes et éclairées et automatiser les actions qui conduisent à de meilleurs résultats.
Parmi les cas d'utilisation à forte valeur ajoutée, citons
Prévention de la fraude en temps réel - L'ingestion et le traitement continus des données de transaction, la détection des anomalies et le blocage automatique des activités suspectes.
Amélioration de l'expérience d'achat - Flux de données sur les commandes des clients, exploitation du contenu des systèmes internes et utilisation d'un LLM pour fournir en permanence les recommandations les mieux adaptées et les plus probables.
Support client dynamique - Tirez du contexte en direct des systèmes CRM, des interactions de chat et des bases de connaissances pour fournir des réponses personnalisées et précises à tout moment.
Optimisation intelligente de la chaîne d'approvisionnement - Suivez les stocks, les expéditions et les signaux de la demande en temps réel, pour réorganiser automatiquement les stocks, réacheminer les expéditions ou ajuster les calendriers de production en fonction des conditions réelles.
Réponse automatisée aux incidents - En plus de la validation et de la surveillance de la qualité des données et de la détection des anomalies, les agents peuvent détecter les dépassements de seuil ou les problèmes de gestion. Les agents peuvent détecter des dépassements de seuils ou des violations de règles métier et exécuter automatiquement des playbooks de remédiation, transmettre les informations aux équipes appropriées ou déclencher des procédures de retour en arrière sans intervention humaine.
Nouveautés de la version Q4'25 :
Avec Streaming Agents, chaque ingénieur peut utiliser les API Flink familières pour construire des agents sûrs et fiables, avec un support natif pour Model Inference, Tool Calling avec MCP, Embeddings pour RAG, Built-in ML Functions, External Tables and Search, et Connections. Confluent continue de développer ces capacités et d'offrir aux développeurs des expériences encore plus rationalisées.
Définition d'agents - Construisez rapidement des agents en quelques lignes de code et débloquez des tâches plus sophistiquées avec de meilleurs résultats en évaluant et en adaptant de manière itérative les appels d'outils.
Observabilité et débogage - Bénéficiez d'une visibilité sur toutes les actions des agents, diagnostiquez facilement les problèmes afin d'accélérer leur résolution et récupérez de manière fiable les défaillances.
Moteur de contexte en temps réel - Grâce à MCP, servez un contexte frais aux agents de streaming ainsi qu'à tout autre agent et application d'IA afin d'améliorer la prise de décision et la qualité des résultats.
Démarrer avec les agents de streaming
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En réunissant le traitement des données et les flux de travail d'IA, les agents de streaming facilitent plus que jamais la création d'agents intelligents pilotés par les événements, observables et conscients du contexte. Conservez et tirez le meilleur parti de votre pile d'IA en intégrant de manière transparente les agents de streaming à n'importe quel système de données, modèle et outil à l'aide des API Flink familières, sur une plateforme de streaming de données sécurisée et gouvernée.
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