Dans le paysage multi-agents en évolution, les agents sont plus efficaces lorsqu'on leur attribue des tâches spécifiques et précises. Cela nécessite un réseau diversifié d'agents spécialisés et réutilisables. Le défi principal est toutefois de coordonner ces nombreux agents hétérogènes, qui peuvent provenir de diverses sources, afin de collaborer efficacement à la réalisation d'objectifs commerciaux communs. Sans plate-forme unifiée, cette complexité entraîne l'étalement des agents et un manque criant de gouvernance.

Ces agents IA se multiplient rapidement, incorporés à des plates-formes SaaS, développés en interne ou empaquetés avec des LLM populaires. Cette multiplication entraîne des silos organisationnels déconnectés. Bien qu'un agent optimise les tâches dans ses applications natives, il manque souvent une vue d'entreprise globale. Ce manque de visibilité empêche les agents d'orchestrer, de sécuriser et de régir efficacement les actions dans différents domaines et systèmes.

MuleSoft Agent Fabric relève le défi de gérer « l'étalement des agents » et de permettre l'orchestration transparente de divers agents, quelle que soit leur origine. Il établit les meilleures pratiques architecturales et fournit les outils nécessaires pour créer le Réseau d'agents. Un réseau d'agents désigne un ensemble coordonné d'agents, d'outils et de ressources IA qui travaillent ensemble pour exécuter des processus métiers complexes à plusieurs étapes.

MuleSoft Agent Fabric est une plate-forme unifiée qui permet à chaque entreprise de découvrir, d'orchestrer, de gouverner et d'observer n'importe quel agent, quel que soit son emplacement d'origine.

Découvrez : Le Registre des agents fournit un catalogue centralisé de tous les agents et outils IA de l'organisation. Il permet de découvrir et de réutiliser des actifs construits en interne, incorporés au SaaS et externes. En fournissant une source de preuve unique pour tous les actifs agents, le Registre des agents élimine la redondance et permet aux développeurs d'exploiter les capacités existantes à grande échelle.

Orchestre : MuleSoft Agent Broker est une solution d'acheminement intelligente qui mappe dynamiquement les tâches avec l'agent ou l'outil le plus adapté. Propulsé par le grand livre de votre choix, il se coordonne entre les agents et les outils pour s'assurer que les requêtes complexes à plusieurs étapes et les processus métiers sont exécutés avec une grande fiabilité et des résultats traçables.

Gouverner : MuleSoft Agent Governance utilise Flex Gateway et sa prise en charge du Model Context Protocol (MCP) et du protocole Agent2Agent (A2A). Avec Flex Gateway, les entreprises peuvent appliquer des politiques de sécurité et de conformité à chaque interaction agent-agent et agent-outil.

Observer : Agent Visualizer offre une observabilité en temps réel grâce à une carte dynamique et interactive des interactions des agents. Il suit les décisions, surveille l'intégrité du système, permettant ainsi une optimisation continue et une surveillance fiable de l'ensemble de l'écosystème des agents.

Agent Fabric défend une approche YAML (spécification-first) dans laquelle les utilisateurs définissent des réseaux d'agents via un descripteur de métadonnées (le « fichier YAML »). Ce fichier YAML est agnostique pour MuleSoft et il dissocie la définition du réseau de l'agent de son exécution.

Chaque réseau d'agents (YAML) définit une zone fonctionnelle spécifique avec ses actifs agents, y compris leurs règles et politiques opérationnelles. Le YAML est utilisé pour activer les quatre piliers de tissu Agent :

1. Découvrez : Remplissez le Registre des agents avec les actifs agents existants tels que :
   1. Agents déployés sur diverses plates-formes (MuleSoft ou autres)
   2. Serveurs MCP
   3. Fournisseurs de LLM
2. Orchestration : Création de courtiers agents pour l'orchestration
3. Gouverner : Appliquer des politiques sur les actifs pour la sécurité et la gouvernance
4. Observez : Définissez et réutilisez des connexions aux actifs définis. De plus, les capacités d'observabilité et de surveillance sont disponibles pour les réseaux d'agents.

Le parcours utilisateur commence dans le Générateur de code Anypoint. Utilisez la nouvelle commande disponible via la palette de commandes appelée « MuleSoft : Create an Agent Network Project » pour créer un projet. Cette commande crée un nouveau projet (le ‘Réseau d'agents’) contenant deux fichiers.

• agent-network.yaml : Ce fichier définit la configuration du système multi-agents, qui active l'orchestration des agents IA avec des outils externes (via MCP) et des agents (via le protocole A2A). Ce format fournit une méthode déclarative pour définir les capacités, les dépendances et les intégrations des agents.

• exchange.json: Tous les projets de réseau d'agents ont également un fichier exchange.json. Ce fichier contient les métadonnées des actifs disponibles dans Anypoint Exchange après la publication des actifs de votre réseau d'agents.

Le développement de votre réseau d'agents suit un cycle de vie de développement logiciel (SDLC) standard comprenant quatre étapes principales :

1. Configuration de l'environnement : Configuration de l'environnement d'exécution et des passerelles
2. Création et conception de projets: Spécification du projet Créer un réseau d'agents
3. Élaboration et publication : Élaborer et publier des actifs dans le Registre des agents
4. Déploiement : Déployer ou promouvoir le réseau d'agents dans un environnement donné

Après avoir élaboré le projet et généré l'application et les actifs MuleSoft requis, rendez-les disponibles dans Exchange. Dans le Générateur de code Anypoint, déclenchez le processus d'élaboration et de publication en utilisant « MuleSoft : Publish Agent Broker Project to Exchange » disponible via la palette de commandes.

L'étape de publication transforme chaque actif agent du fichier YAML en spécification A2A, MCP ou LLM, puis la publie dans Exchange.

De plus, le système publie le YAML dans Exchange en utilisant un nouveau type d'actif réseau-agent. Vous pouvez afficher cet actif dans l'interface utilisateur du Registre des agents et le rechercher via l'API Exchange.

Consultez un fichier Réseau d'agents qui définit un réseau d'agents pour une entreprise. Ce réseau d'agents active le réseau pour l'exécution de commandes dans Salesforce, Stripe, un autre agent d'exécution de commande et le serveur MCP d'inventaire avec une expérience unique et régie par la politique.

• Découvrir
  Publiez des agents et des outils existants (tels que Salesforce, Stripe, Exécution de commande et Inventaire) en tant qu'actifs Exchange pour les réutiliser. Également la définition d'exécution de commande (YAML) qui est basée sur des versions et partageable, ce qui permet une adaptation rapide pour les rôles, les régions ou les filiales sans reconstruire les flux.
• Orchestrer
  Un courtier agent utilise un grand livre pour décomposer le processus d'exécution de commande en une séquence de tâches, par exemple vérifier les détails du client, allouer l'inventaire et calculer les frais d'expédition. Il exécute ensuite ce workflow en appelant les agents MCP et A2A, s'assurant que les approbations humaines dans la boucle sont demandées dès que nécessaire.
• Gouverner
  Anypoint Flex Gateway applique automatiquement l'authentification, l'accès aux moindres privilèges et les garde-fous. Les stratégies du Gestionnaire d'API garantissent des contrôles cohérents entre tous les appels et tous les échanges de données.
• Observer
  La surveillance et les traces offrent une visibilité complète sur la progression, les échecs et la latence. La visualisation montre les agents qui ont interagi et où des blocages se sont produits.
• Confiance et conformité
  Les identifiants centralisés, les pistes d'audit et l'héritage des polices prennent en charge la sécurité, la confidentialité et les exigences réglementaires (traitement des informations d'identification personnelle, approbations et séparation des tâches).

Le diagramme montre les différents nœuds du Réseau d'agents (métadonnées) défini dans le YAML.

• Objet: Exchange est le catalogue des agents, des outils et d'autres actifs. Son objectif principal est de résoudre l'étalement des agents en fournissant un catalogue unique et régi pour la découverte, la curation et la gestion du cycle de vie des agents hétérogènes. Il permet aux développeurs de trouver et de réutiliser des agents, aux propriétaires de plate-forme de maintenir la visibilité et aux orchestrateurs de découvrir des capacités.
• Heterogeneous by Design: Anypoint Exchange prend désormais en charge trois nouveaux actifs : les agents, les MCP et les LLM. Exchange est conçu pour être un catalogue universel, pour enregistrer et gérer tout type d'agent. Il prend en charge les agents conformes A2A, les serveurs MCP et les fournisseurs LLM de n'importe quelle source, y compris les agents tiers, Agentforce et MuleSoft personnalisés.
• Métadonnées principales: Chaque actif enregistré a un ensemble de métadonnées immuables de référence, y compris un Nom et une Version uniques, Propriété et Éditeur. Les états du cycle de vie (développement, étape, production, déprécié) sont également suivis.
• Découverte:
  • Design-Time: Les développeurs peuvent découvrir les agents enregistrés via l'interface utilisateur Exchange existante ou via la recherche en langage naturel avec Vibes dans le Générateur de code Anypoint.
• Marquage et classification: Les actifs peuvent être classés par type (agent, MCP, LLM, courtier) et domaine (par exemple, RH, météo) en utilisant un système de balisage clé-valeur de base, qui active des stratégies de liaison dynamique, de recherche et de sélection.
• Catalogue: Le référentiel prend en charge les modèles de catalogue privés et internes pour le partage d'agents au sein d'une organisation.
• Visualisation: Fournit un outil visuel qui prend en charge les vues de réseau, montrant les connexions pour des actifs uniques ou la carte complète des nœuds et des liens à travers l'organisation, avec des capacités de filtrage.

Les courtiers d'un réseau d'agents peuvent référencer des agents enregistrés, des serveurs MCP et des fournisseurs LLM stockés dans Anypoint Exchange. Cependant, s'ils ne sont pas déjà enregistrés, ils peuvent être déclarés dans les métadonnées du Réseau d'agents (YAML) et ils sont automatiquement enregistrés. Dans l'exemple, plusieurs agents, serveurs MCP et fournisseurs LLM sont déclarés et enregistrés dans Anypoint Exchange.

Un agent courtier est un agent d'acheminement intelligent qui coordonne la délégation de tâches entre les agents spécialisés d'une entreprise. Il est défini par les agents et les serveurs MCP qu'il utilise pour réaliser des tâches.

Un courtier est un agent spécialisé qui apparaît dans Anypoint Exchange après la publication d'un actif réseau d'agents et sa réutilisation par d'autres courtiers.

Les courtiers sont définis dans la section courtiers de la LJM. Les brokers définis sont « compilés » de façon transparente dans une application, sans nécessiter de Knowledge préalable sur Mule. Cette application générée est déployée vers CloudHub 2.0 (CH2) et exploite la robuste infrastructure CH2.

Cela signifie que les courtiers agents bénéficient des caractéristiques de performance établies de CloudHub 2.0, notamment ses capacités de consignation et de métriques. Les aspects opérationnels, tels que le « coût d'exploitation » et la « surveillance/alerte/outillage », sont identiques à toute autre charge de travail.

Pour les scénarios nécessitant une intervention humaine (Human-in-the-Loop), l'état de chaque interaction est conservé en utilisant MuleSoft Object Store, une solution distribuée conçue pour une gestion efficace des états dans des environnements hautement simultanés.

Une définition de courtier comprend deux sections : carte et spécification.

La section de la carte suit la spécification A2A (Agent à agent). Il décrit entre autres le contrat, les compétences et les capacités de l'agent de courtier. L'URL de la carte est automatiquement remplie avec la valeur ${ingressgw.url}/broker-name. Lors du déploiement, l'espace réservé ${ingressgw.url} est automatiquement remplacé par l'URL de la passerelle Flex Anypoint qui précède les requêtes d'entrée de l'agent.

La section spécification configure le « code source » du courtier. Ici, le développeur peut spécifier le grand livre à utiliser, les instructions, les outils disponibles, le traitement des erreurs et, surtout, les divers agents et outils MCP disponibles pour ce courtier.

LLM Providers

Cette section fait partie de la spécification de chaque courtier. Il s'agit d'une référence à l'un des grands modèles de langage définis dans la section Services. Nous pouvons choisir entre partager un grand livre entre tous les courtiers ou, si nécessaire, demander à différents courtiers d'utiliser le grand livre qui convient le mieux à leurs tâches.

Les courtiers peuvent pointer vers des fournisseurs de LLM. Nous pouvons choisir des modèles de ces prestataires en fonction de nos besoins.

Instructions

Cette section est facultative et vous pouvez l'utiliser pour spécifier des instructions particulières à cet agent de courtier. Ces instructions se concentrent souvent sur des préoccupations spécifiques à l'entreprise. Imaginons par exemple un agent du service client qui coordonne la gestion des incidents signalés par les clients:

Notez qu'il n'est pas nécessaire de fournir des instructions explicites, par exemple « diviser l'invite en tâches » ou « sélectionner le meilleur outil », car le courtier gère cela seul. Ces instructions sont nécessaires uniquement pour décrire des processus métiers spécifiques.

Configuration des outils

Les outils fournissent aux agents des capacités externes. Lorsqu'un courtier doit accéder à un système externe (qui n'est pas un autre agent, par exemple une API existante ou un service SaaS), il contacte un serveur MCP (Model Context Protocol) :

Le serveur MCP est référencé par le nom de l'actif d'échange. Les détails de connectivité sont spécifiés dans la section Services.

Par défaut, le courtier a accès à tous les outils disponibles dans le serveur MCP. Selon notre observation, les grands modèles de langage modernes ne peuvent gérer que 20 à 25 outils par contexte avant de commencer à générer des imprécisions (ou de perdre le contexte). Pour cette raison, il est généralement recommandé de limiter les outils disponibles au strict minimum nécessaire. Vous pouvez appliquer ce filtrage aux listes autorisées.

Liens Agent

Cette section est la partie la plus importante de toute la définition. La section Liens permet la communication et l'orchestration inter-agents. Cela signifie que ce courtier s'appuie sur les agents liés ici pour exécuter les actions appropriées afin d'atteindre l'objectif de l'utilisateur.

En fait, cet article définit un réseau d'agents pour la collaboration.

La gouvernance des agents est un pilier essentiel pour le tissu d'agents, fondamental pour établir un réseau d'agents de confiance et garantir la sécurité et la conformité.

Pour la gouvernance, deux passerelles Flex (1 entrée et 1 sortie) sont requises dans votre espace privé.

La gouvernance établit les structures, les contrôles et les preuves nécessaires pour adapter en toute sécurité le cycle de vie complet du développement agentique (ADLC). Plus précisément, la gouvernance implémente des processus clés tels que la certification des agents, le catalogage, les décisions relatives au cycle de vie et l'application de politiques d'exécution.

• Catalogue :
  • Échange : Prend en charge l'enregistrement des objectifs des agents, des propriétaires, des environnements, ainsi que des limites en données et en classification. Il enregistre également les capacités, les outils, les ressources, les invites et les dépendances externes avec des versions.
• Versionnement et cycle de vie :
  • Documentez et gérez la gestion des versions sémantiques des agents, des outils et des actifs pendant le cycle de vie complet du développement des agents.
  • La gestion des versions aide à gérer les chronologies de dépréciation des agents et prend en charge la double exécution (si possible) afin de faciliter les migrations.
• Application des politiques:
  • L'architecture IA agentique élargit la surface d'attaque (interface de conversation, invites et nouveaux protocoles tels que MCP). Tout compromis sur des composants peut entraîner des effets en cascade sur plusieurs systèmes fournissant des composants tels que protocole, invite, API ou outil.
  • La sécurisation des déploiements d’IA agentique d’entreprise nécessite une approche spécialisée, car ces environnements autonomes et imprévisibles élargissent intrinsèquement la surface d’attaque par des interactions d’agent à agent. Bien que les outils de sécurité existants pour les systèmes statiques soient essentiels, ils ne suffisent plus à eux seuls. Les entreprises doivent planifier et implémenter proactivement quatre solutions de sécurité spécifiques, chacune traitant directement un risque métier critique associé à l’IA agentique.
  • Flex Gateway : Tout le trafic A2A et MCP est acheminé via Flex Gateway, même si le système cible n'est pas sécurisé, pour s'assurer que les stratégies sont appliquées à chaque point de terminaison. Cet acheminement est crucial pour sécuriser les communications des agents et l'intégration aux serveurs d'autorisation.
  • Paquets de police : Les utilisateurs peuvent définir et appliquer des paquets de stratégies prédéfinies à des workflows avant l'exécution, en appliquant un ensemble cohérent de stratégies de sécurité et opérationnelles.
  • Types de police : La plate-forme prend en charge diverses politiques entrantes et sortantes, notamment :
    • Stratégies A2A : Carte de l'agent, Détecteur d'informations personnelles, Décorateur d'invites, Validation du schéma.
    • Stratégies MCP : Contrôle d'accès basé sur l'attribut, Validation du schéma, Prise en charge du MCP.
    • Politiques LLM/AI : Décorateur d'invites IA, Garde d'invites IA (filtrant les contenus nocifs), Modèle d'invite IA (appliquant des modèles prédéfinis), Limitation du taux de jetons de base IA.
    • Politiques de télémétrie : A2A et MCP Telemetry pour étendre les solutions Open Telemetry à la collecte et à l'exportation de données consignées.
• Consignation: Grâce au traçage automatique, des journaux à travers le Réseau d'agents sont disponibles pour suivre chaque interaction des agents, expliquer les comportements et établir Trust.

L'exemple montre une stratégie de consignation des messages, qui est configurée en utilisant les métadonnées du réseau de l'agent. Orderfullfillment broker désigne un agent existant appelé agent Salesforce et la stratégie de messagerie est configurée en utilisant les métadonnées. Notez que Agent Fabric configure automatiquement toutes les stratégies mentionnées sous la section « Spécifications » dans Flex Gateway. Aucune étape supplémentaire n'est requise.

Compte tenu de la nature non déterministe et de la complexité des agents du LLM et des déploiements multi-agents, l'observabilité et la surveillance sont essentielles.

• Journaux et traces de base: Le raisonnement et le traçage de l'exécution de l'outil sont fournis par des journaux. Les journaux et les traces des exécutions de workflow peuvent être visualisés après l'exécution dans Runtime Manager.
• Métriques: Dans la phase initiale, la plate-forme publie a2a_total_calls et mcp_total_calls en tant que compteurs avec des étiquettes (telles que chemin, statut, méthode, outil) pour déterminer le nombre total d'appels réussis et échoués. Ces métriques sont publiées à partir d'un code de stratégie en utilisant l'interface de statistiques natives d'Envoyé (Flex Gateway), de préférence via des stratégies existantes telles que mcp_support_policy et a2a_agent_card_policy.
• Observabilité accrue (future): Les plans prévoient d'utiliser Open Telemetry pour le traçage distribué dans les futures versions. L'observabilité plus avancée comprend :
  • Traçage des demandes détaillé: Obtention d'une visibilité complète sur les requêtes, englobant les invites, les processus de planification, les actions invoquées et les interactions avec les sous-agents.
  • Surveillance sanitaire des agents: Surveillance du temps de fonctionnement des agents, de la latence des réponses, du débit, des taux d'erreur et de l'utilisation des ressources sous-jacentes (CPU, mémoire, réseau, GPU).
  • Surveillance de la coordination multi-agents: Capturer les taux de réussite et d'échec des interactions agent à agent, détecter les modèles d'invocation circulaire (boucles) et suivre des métriques par agent telles que la réalisation des tâches et le nombre d'invocations.
  • Suivi des coûts: Suivi de l'utilisation de jetons et des coûts associés pour chaque appel LLM, idéalement par agent, avec des tableaux de bord et des alertes.
  • Traçage cognitif: Capture et affichage d'une trace détaillée de la session d'un agent, y compris les processus de pensée internes et tous les appels d'outils, servant de piste d'audit immuable.
  • Lecture de session de l'agent: Une interface utilisateur qui permet de « rejouer » visuellement la trace cognitive d'un agent étape par étape pour un débogage profond.
  • Visualisation DAG: Fournissant une visualisation DAG (Directed Acyclic Graph) de l'exécution du workflow de l'agent pour des interactions multi-agents complexes.

Agent Visualizer est utilisé pour identifier les parties de votre réseau d'agents et voir comment elles fonctionnent ensemble.

• Distinguez les types de nœud (agents et serveurs MCP).
• Visualisez les bords pour afficher les interactions déclarées et à l'exécution.
• Utiliser des couches pour concentrer les vues sur des environnements spécifiques
• Ouvrir des cartes de détail pour inspecter les métadonnées et les métriques des nœuds, et accéder aux journaux et aux traces
• Examinez les indicateurs de gouvernance tels que la protection Flex Gateway et les politiques appliquées.

Vous trouverez ici des détails sur les composants de Agent Visualizer.

Avec ces quatre piliers réunis, MuleSoft Agent Fabric étend la sécurité et le contrôle à tous les agents avec une gouvernance intégrée. Il permet aux agents d'agir n'importe où en exploitant de nouveaux protocoles tels que A2A (Agent à Agent) et MCP (Model Context Protocol) pour élaborer et étendre les processus métiers. Nous connectons tous les éléments - applications, données et systèmes - pour habiliter et gouverner les agents dans l'ensemble de leur activité. L'outillage intelligent prend en charge la création et l'extension de processus métiers ou d'API en utilisant l'IA nativement ou en apportant des outils IA tiers.

L'utilisation des quatre piliers ensemble n'est pas obligatoire, mais recommandée. Vous pouvez choisir des piliers indépendamment si nécessaire. Vous pouvez par exemple exploiter Agent Fabric pour le registre et la gouvernance, sans utiliser la couche d'orchestration. De la même façon, vous pouvez utiliser le courtier pour orchestrer des agents gouvernés via une autre plate-forme.

Le diagramme montre comment les quatre composants interagissent entre eux :

1. Publiez les actifs agents dans Anypoint Exchange pour les découvrir et les réutiliser après avoir défini le réseau d'agents (courtiers, agents, serveurs MCP) dans le réseau d'agents YAML dans Anypoint Code Builder.
2. Déployez les actifs agents vers CloudHub 2.0 (géré dans Runtime Manager).
3. Appliquez des stratégies sur le trafic entrant dans le réseau avec une passerelle Flex entrante, qui se situe devant les points de terminaison broker et API.
4. Appliquez des politiques, gérez les connexions et émettez des données télémétriques avec une passerelle Flex de sortie. Cette passerelle se trouve sur les chemins sortants des courtiers et des agents vers les services externes.
5. Recueillez des journaux, des métriques et des traces depuis Flex Gateway et les exécutions dans Anypoint Monitoring.

Il est tentant de rendre chaque agent spécialisé immédiatement accessible dans une architecture plate et non restreinte, avec un orchestrateur unique capable de s’attaquer à n’importe quelle tâche en ayant accès à chaque actif IA disponible. Cependant, cette approche se révèle rapidement préjudiciable à l'efficacité et à la fiabilité globales du système. De la même façon que le principe appliqué à un excès d'outils individuels, de nombreuses options d'agent introduisent un bruit et une complexité importants pour l'agent de courtage central (ou orchestrateur). Cette complexité accrue entraîne directement une baisse sensible de la précision de la prise de décision du courtier (sélection de l'agent approprié pour le travail) et du déterminisme de la réponse du système (résultats prévisibles et cohérents pour des requêtes similaires). L'agent de courtier souffre effectivement d'une paralysie des options, entraînant un acheminement plus lent et moins fiable.

Au lieu d'une structure plate, nous plaidons fermement pour une approche hiérarchique multiniveaux dans la structuration du Réseau d'agents. Ce principe organisationnel offre de nombreux avantages critiques. Tout d’abord, elle favorise par nature la traçabilité et la gestion. Une structure hiérarchique reflète les meilleures pratiques organisationnelles établies, ce qui facilite l'audit du flux d'une demande, le débogage des problèmes en identifiant la couche d'échec, et la gestion du déploiement et du retrait d'agents ou de sous-réseaux spécifiques.

Deuxièmement, et surtout dans le contexte des grands modèles de langage (LLM) qui pilotent ces agents, une hiérarchie aide considérablement à contrôler la taille des contextes. En segmentant le paysage de l'agent, l'agent de courtier à une couche donnée prend en compte uniquement l'ensemble limité d'agents ou de sous-courtiers directement sous lui. Cette structure empêche l'orchestrateur principal de charger la description, les capacités et le contexte historique de chaque agent dans sa mémoire de travail, ce qui évite le risque de dépasser rapidement les limites en fenêtres contextuelles du grand livre, et d'entraîner des coûts et une latence prohibitifs.

Le réseau d'agents peut être implémenté de plusieurs façons. Deux d'entre eux sont :

1. Loi de Conway : méthode intuitive pour la mapper avec la structure hiérarchique du monde réel.
2. Conception pilotée par le domaine - Plus axée sur les domaines métiers

Option 1 : Mappage avec la structure hiérarchique du monde réel

Dans une organisation hiérarchique, la communication circule verticalement - des responsables aux subordonnés - et les décisions sont souvent centralisées. Selon la loi de Conway :

• Les systèmes ou les architectures logicielles élaborés par ces organisations ont également tendance à être stratifiés et hiérarchiques.
• Chaque équipe a tendance à concevoir des sous-systèmes qui reflètent ses propres limites et pouvoirs.
• Les interfaces entre les systèmes reflètent les canaux de communication entre les ministères.

Le Réseau d'agents peut également être mappé intuitivement avec la structure hiérarchique réelle d'une grande entreprise suivant la loi Conway.

• Le modèle conceptuel : De la même façon qu'une société a des divisions, des services et des niveaux de gestion distincts (par exemple, C-suite, VP, Directors, Managers), un réseau d'agents opérant dans un domaine spécifique peut être modélisé en tant qu'organigramme parallèle.
• Les nœuds et les feuilles : Dans cette hiérarchie :
  • Les feuilles de l'arborescence sont les agents spécialisés ou MCP. Ce sont les unités fonctionnelles qui effectuent le travail réel (par exemple, un « Agent de requête de base de données », un « Agent d'authentification client », un « Agent d'analyse des sentiments »). Ils représentent les contributeurs individuels ou les unités de travail de l'organisation.
  • Tous les autres nœuds de la hiérarchie, y compris les couches racine et intermédiaire, sont des agents de courtier (ou des sous-orchestres). Ces agents n'exécutent pas la tâche finale, mais sont responsables de l'acheminement, de la délégation, de l'agrégation et de la résolution des conflits dans leur domaine ou couche spécifique. Un courtier de haut niveau délègue une tâche à un « Courtier du domaine des ventes », qui à son tour délègue la tâche à un « Courtier de la gestion des opportunités », qui exécute la tâche via un « Agent de mise à jour du statut de l'opportunité » (la feuille).

Cette structure garantit que la complexité est gérée localement, que le contexte est contenu et que le système évolue de façon prévisible et fiable. Vous pouvez introduire de nouveaux agents spécialisés dans des branches spécifiques et appropriées de l'arborescence organisationnelle.

Prenons l'analogie d'un organigramme pour la main-d'œuvre numérique. Chaque fichier YAML représente chacune des organisations internes (Réussite des employés, Sécurité, Finances, etc.). Dans chaque organisation (réseau d'agents), vous pouvez avoir une structure hiérarchique à travers laquelle les acteurs collaborent, les tâches sont divisées en tâches et attribuées. Dans le diagramme précédent, la communication circule de haut en bas. Les feuilles ne sont pas limitées à la consommation uniquement par un ensemble d'agents courtiers.

Modéliser des réseaux d'agents sur la base de l'organigramme humain comporte le risque de nécessiter des ré-archivages fréquents, notamment dans les entreprises qui subissent de fréquentes réorganisations. Une autre approche consiste à organiser les agents par domaine fonctionnel. Ce regroupement peut nécessiter de franchir les frontières organisationnelles humaines traditionnelles. Par exemple, l'intégration de nouveaux employés implique des opérations informatiques pour le provisionnement de matériel et d'utilisateurs, alors qu'une motion commerciale nécessite à la fois des opérations et du marketing.

Nikhil Aggarwal est architecte principal chez Salesforce, où il dirige l'architecture pour MuleSoft et Salesforce Automation Cloud. Nikhil apporte plus de 18 ans d'expérience dans la livraison de produits à grande échelle et est passionné par l'architecture évolutive, les expériences intuitives de développement et la création d'équipes très performantes. Avant Salesforce, il a dirigé plusieurs initiatives dans Microsoft Power Platform, Dataverse et Office 365, du concept au lancement. Son travail continue de façonner la façon dont les entreprises modernes connectent les systèmes, automatisent les workflows et libèrent la valeur métier à l’ère de l’IA.

Mariano Gonzalez a rejoint MuleSoft à ses débuts en 2011, spécialisé dans les systèmes distribués critiques, l'intégration, le PaaS et le cloud computing. Aujourd'hui, Mariano se concentre sur la progression des plates-formes IA, avec une attention particulière à la gouvernance, l'orchestration, la découverte et l'observabilité. Avec plus de 20 ans dans l'industrie informatique, Mariano a été architecte logiciel et chef d'équipe, concevant et livrant des solutions de gestion des ressources humaines, de gestion des ressources humaines et d'intégration dans les secteurs de l'agriculture, de l'énergie, du gouvernement, de l'informatique, des télécommunications et de la gestion des contenus.

Pedro Colunga est architecte ingénieur logiciel chez Salesforce, spécialisé en architecture d'API et de métadonnées. En mettant l'accent sur le cycle de vie complet de la plate-forme, Pedro joue un rôle clé dans l'interaction des organisations avec l'intelligence système, la sémantique et les solutions pilotées par les métadonnées. Pedro a 20 ans de carrière, qui comprend de l'expérience entrepreneuriale, couvrant des sociétés telles que Fuego, BEA Systems, Oracle et TekGenesis, une société rachetée par la suite par MuleSoft, où il a toujours piloté l'architecture de plate-forme, fournissant une expertise approfondie dans des domaines tels que la gestion des performances, la RAD et les intégrations.

Gulal Kumar est architecte en génie logiciel chez Salesforce, spécialisé dans l'architecture de données et d'intégration. Avec plus de 20 ans d'expérience dans l'intégration et les API, les programmes de modernisation, la sécurité et les initiatives AIML, il apporte une riche expertise. Gulal s’est engagé à faire progresser les initiatives de transformation métier, à renforcer la sécurité et la résilience, à promouvoir l’excellence en architecture et à piloter des initiatives AIML dans divers domaines.