Projet confidentiel — contexte professionnel, nom anonymisé, détails d'implémentation sous restriction IP.
Pourquoi ce projet
Les agents autonomes sont bluffants en démo, risqués en production. Ce travail porte sur des systèmes agentiques où l'humain garde la main aux moments critiques — pas en filet de sécurité une fois le mal fait, mais comme principe structurant dès la conception. Le tout combiné à une architecture par skills, à MCP pour l'orchestration d'outils, et à des serveurs vLLM hébergés localement pour faire tourner LLM et embeddings en parallèle.
Ce que j'ai appris
- Le human-in-the-loop ne s'ajoute pas en fin de projet. Il doit être pensé dès le premier jour dans la machine à états de l'agent : quels nœuds passent par une validation, quel contexte l'humain reçoit pour trancher, comment l'agent reprend proprement après une intervention.
- L'architecture par skills transforme un agent monolithique en système composable. Chaque skill est une brique autonome avec ses outils, ses prompts et ses garde-fous — l'orchestrateur ne fait que router.
- Faire tourner vLLM en local pour de l'inférence parallèle, c'est un vrai sujet d'infra : gestion mémoire GPU, stratégies de batching, arbitrages sur la quantization, tout compte.
- MCP commence à standardiser l'intégration d'outils là où on avait avant un patchwork de connecteurs maison. L'écosystème reste jeune et l'ergonomie gagnera à être polie.