From LLM Calls to Governed Agent Systems: Building a Runtime for Auditability, Replay, and Control

À mesure que les systèmes d'IA évoluent d'appels LLM isolés vers des agents autonomes, une nouvelle classe de problèmes d'ingénierie émerge : manque de contrôle, observabilité limitée, et absence de moyen fiable pour auditer ou reproduire les décisions.

La plupart des approches actuelles reposent sur des prompts, des logs ou des garde-fous ad hoc, qui sont insuffisants dès que les agents commencent à opérer à travers plusieurs outils, états et workflows de longue durée.

Dans cette présentation, nous introduisons un runtime orienté gouvernance pour les agents IA. Le système fournit l'application de politiques, l'auditabilité basée sur les traces, le rejeu déterministe et des hooks d'évaluation pour la non-régression. En traitant l'exécution des agents comme un processus structuré, observable et contrôlable, nous permettons aux développeurs de passer du « prompting au mieux » aux « systèmes d'agents ingénieriés ».

Nous présenterons l'architecture, les composants centraux et les patterns de conception pratiques, et montrerons comment la gouvernance peut être intégrée dans des workflows IA réels sans sacrifier la flexibilité.

Les participants apprendront à concevoir des systèmes d'IA qui sont non seulement puissants, mais aussi auditables, reproductibles et prêts pour la production.