Informations sur le produit
Mis à jour:May 19, 2026
Qu'est-ce que Agentspan
Agentspan est un runtime d'exécution durable pour les agents IA, livré sous forme de serveur open source et de SDK (Python et TypeScript) qui vous aide à construire, exécuter et observer des agents de manière prête pour la production. Au lieu de conserver l'état d'exécution à l'intérieur de votre processus d'application (où les plantages, les redémarrages et les timeouts entraînent une perte de progression), Agentspan exécute les agents comme des workflows durables dont l'état réside sur le serveur Agentspan. Il prend en charge les modèles d'agents courants comme l'utilisation d'outils, les sorties structurées, la mémoire, les événements de streaming et la coordination multi-agents, et peut être utilisé directement ou comme couche d'exécution de remplacement pour les frameworks existants tels que OpenAI Agents SDK, Google ADK et LangGraph.
Caractéristiques principales de Agentspan
Agentspan est un serveur et un SDK open-source et auto-hébergeable qui transforme le code d'agent en workflows durables et observables dont l'état d'exécution réside en dehors de votre processus. Il est conçu pour la production : les agents peuvent planter et reprendre à l'étape exacte, se mettre en pause indéfiniment pour une approbation humaine, réessayer automatiquement les appels d'outils et exécuter des modèles de coordination multi-agents, tout en offrant un streaming d'événements complet et un historique d'exécution via un serveur/UI local. Il prend en charge plusieurs fournisseurs de modèles via une simple chaîne de modèles, ajoute des garde-fous et des sorties structurées, et inclut des utilitaires de test déterministes pour l'intégration continue.
Exécution durable (crash + reprise par défaut): Les workflows persistent sur le serveur Agentspan afin que les agents survivent aux plantages de processus et puissent être rattachés depuis n'importe quelle machine, reprenant à la dernière étape terminée sans point de contrôle personnalisé.
Approbations humaines (human-in-the-loop): Marquez les outils comme nécessitant une approbation afin que les exécutions se mettent en pause proprement (pendant des minutes ou des jours) et reprennent après approbation/rejet via du code ou des canaux externes (par exemple, Slack/portail web).
Pipelines multi-agents et stratégies de coordination: Composez des agents avec des expressions comme `chercheur >> rédacteur >> éditeur` et utilisez plusieurs modèles de coordination (séquentiel, parallèle, transfert/routeur, essaim, etc.) avec journalisation et durabilité par étape.
Observabilité + événements en streaming: Fournit un historique d'exécution complet et des flux d'événements en temps réel pour les appels/résultats d'outils, les requêtes LLM, les transferts, le timing, les erreurs et l'achèvement, prenant en charge les interfaces utilisateur en direct et le débogage.
Sortie structurée + garde-fous: Appliquez des sorties typées (par exemple, modèles Pydantic) et des garde-fous de sécurité/validation (regex, vérifications personnalisées ou vérifications LLM) avec un comportement de réessai automatique configurable, de correction, d'escalade ou de pause pour l'humain.
Intégrations de frameworks et flexibilité des fournisseurs de modèles: Fonctionne avec les frameworks d'agents existants (par exemple, OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph) via des modifications minimales, et prend en charge de nombreux fournisseurs de modèles en changeant une seule chaîne de fournisseur/modèle.
Cas d'utilisation de Agentspan
Automatisation du support client avec approbations: Exécutez des agents qui rédigent des réponses, enrichissent des dossiers et déclenchent des actions comme des remboursements ou des changements de compte, tout en nécessitant une approbation humaine pour les étapes sensibles et en maintenant une trace d'exécution auditable.
Workflows financiers/opérationnels (automatisation d'outils réessayables): Automatisez les rapprochements, le traitement des factures ou les tâches de back-office où les appels d'outils peuvent échouer de manière transitoire – les étapes durables et les réessais d'Agentspan réduisent les redémarrages manuels et le travail perdu.
Pipelines de recherche et de contenu: Créez des chaînes multi-agents (recherche → écriture → édition) qui peuvent exécuter des tâches longues de manière fiable, diffuser la progression vers une interface utilisateur et reprendre après des interruptions sans réexécuter les étapes terminées.
Runbooks IT/DevOps et réponse aux incidents: Orchestrez les étapes de diagnostic et de remédiation avec des portes humaines pour les actions à haut risque, ainsi qu'une observabilité complète pour l'examen et la relecture post-incident.
Assistants d'analyse de données d'entreprise: Déployez des agents d'analyse de longue durée qui préservent l'état entre les sessions, imposent des sorties de rapport structurées et offrent une traçabilité pour la conformité et l'examen par les parties prenantes.
Avantages
La durabilité est intégrée (workflows résistants aux pannes et reprenables) plutôt que de nécessiter un point de contrôle personnalisé.
Outils de production robustes : observabilité, événements en streaming, réessais et pauses humaines (human-in-the-loop).
Open-source (MIT) et auto-hébergeable ; prend en charge plusieurs fournisseurs de modèles et s'intègre aux frameworks d'agents populaires.
Inconvénients
Nécessite l'exécution d'un serveur/runtime Agentspan (infrastructure supplémentaire par rapport aux simples scripts in-process).
Certaines capacités avancées (durabilité, orchestration) peuvent ajouter une surcharge conceptuelle pour les agents petits ou purement interactifs.
Comment utiliser Agentspan
1) Installer Agentspan: Dans votre environnement Python, installez le SDK : `pip install agentspan`.
2) Démarrer (ou vérifier) le serveur Agentspan + UI: Installez l'interface de ligne de commande Agentspan (par exemple, `npm install -g @agentspan-ai/agentspan`, ou construisez à partir des sources) et exécutez le serveur local afin de pouvoir inspecter les exécutions dans le tableau de bord visuel (généralement à `http://localhost:6767`). Utilisez `agentspan doctor` pour vérifier la configuration.
3) Définir les outils (fonctions) que l'agent doit appeler: Créez des fonctions Python et décorez-les avec `@tool`. Utilisez des annotations de type et des docstrings afin qu'Agentspan puisse générer automatiquement des schémas pour l'appel d'outils.
Exemple :
FAQ de Agentspan
Agentspan est un serveur open-source (MIT) auto-hébergeable, plus un SDK/CLI qui compile les définitions d'agents IA en workflows durables. L'état d'exécution vit en dehors de votre processus afin que les agents puissent survivre aux plantages, réessayer les appels d'outils et prendre en charge l'automatisation de longue durée et approuvée par l'homme.
Vidéo de Agentspan
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