Aller au contenu principal

C-03 Contrôleur de boucle d'agent

Brique C: Agents, autonomie, exécution. Version anglaise: C-03-agent-loop-controller

1. Rôle et responsabilités​

Pilote un tour d'agent avec enterprise_ai.runtime.AgentRunner : appel modèle, puis appels d'outils, jusqu'à la réponse finale, sous budgets (étapes, appels d'outils, coût, durée). Les règles de continuation Navin (enterprise_ai.runtime.continuation.default_rules) relancent le modèle quand il reste du travail (remaining_work), quand l'utilisateur a déjà dit go (go_ahead), quand il faut vérifier avant de finir (verify_before_done, verify_failed), quand la réponse est vide ou tronquée (empty_final_response, length_recovery) ou sans progrès (no_progress, wrap_up). Le plan du run est porté par enterprise_ai.loop.plan.RunPlan, qui démarre automatiquement l'étape prête suivante.

2. Position dans l'architecture et interactions​

  • Appelé par AgentLoop.run_once() pour chaque message ou run en attente.
  • Vérifie le heartbeat (POST /v1/runs/{id}/heartbeat) avant chaque appel modèle ou outil et s'arrête sur action=stop.
  • Enregistre les étapes (POST /v1/runs/{id}/steps) et les checkpoints.

3. Composant open source et partie développée​

  • Moteur : architecture Navin du SDK Python, sans graphe déclaré. enterprise_ai.loop.AgentLoop reçoit les messages, prépare le contexte, gère les sessions, reprend un run après un crash, traite l'arrêt, le cron et le heartbeat, et expose serve() ; enterprise_ai.runtime.AgentRunner exécute un tour ; enterprise_ai.subagents.SubagentManager lance les sous-agents en parallèle ; enterprise_ai.loop.plan.RunPlan porte le plan ; enterprise_ai.runtime.bus.MessageBus relie canaux et moteur.
  • Adaptateurs optionnels : LangGraph (enterprise_ai.runtime.langgraph.build_graph) et Temporal (enterprise_ai.runtime.temporal.build_workflow) réutilisent les mêmes étapes ; ils ne sont pas requis.
  • Côté serveur, python -m eai.worker exécute les tâches périodiques : tick du scheduler, vidage de l'outbox d'événements, expiration des réservations de quota, détection des heartbeats périmés, rétention.

4. Modèle de données​

Tables (schéma eai, RLS tenant_id):

  • eai.run_steps
  • eai.runs

Colonnes communes : id uuid, tenant_id uuid NOT NULL, created_at, updated_at ; politique RLS current_setting('app.tenant_id', true)::uuid.

5. Contrat​

  • Contrat appliqué: execution-contract
  • Schéma JSON: contracts/v1/execution-contract.schema.json
  • Champs clés: steps[].kind, steps[].status, budgets.max_steps, budgets.used
  • Validation : POST /v1/contracts/{name}/validate ; application d'un manifeste : POST /v1/manifests/apply.

6. Endpoints API​

  • POST /v1/runs/{id}/steps
  • GET /v1/runs/{id}/steps
  • POST /v1/context/plan

Requête POST /v1/runs/{id}/steps:

{
  "kind": "tool_call",
  "name": "jira.search",
  "input": {
    "q": "INC-42"
  },
  "fingerprint": "sha256:9ab..."
}

Réponse:

{
  "step_index": 4,
  "status": "recorded",
  "budgets": {
    "steps_used": 4,
    "max_steps": 20
  }
}

7. Exemples SDK​

Python :

from enterprise_ai import EnterpriseAI
from enterprise_ai.loop import AgentLoop
from enterprise_ai.loop.plan import RunPlan

client = EnterpriseAI(base_url="<control-plane-url>", api_key="eai_xxx_secret")
plan = RunPlan()
plan.add("collect", "Collect the ticket history")
plan.add("summarize", "Write the summary", depends_on=["collect"])
loop = AgentLoop(client=client, model="claude-sonnet-eu", agent_id="agt_support")
result = loop.run_once("Summarize INC-42")
plan.complete("collect", evidence="12 messages read")   # the next ready step starts on its own

TypeScript :

import { EnterpriseAI, AgentRunner } from "@enterprise-ai/sdk";

const client = new EnterpriseAI({ baseUrl: "<control-plane-url>", apiKey: process.env.EAI_API_KEY });
const runner = new AgentRunner({ client, model: "claude-sonnet-eu", agentId: "agt_support" });
const turn = await runner.runTurn([{ role: "user", content: "Summarize INC-42" }]);

Java :

EnterpriseAIClient client = EnterpriseAIClient.builder()
    .baseUrl("<control-plane-url>")
    .apiKey(System.getenv("EAI_API_KEY"))
    .build();
var run = client.runs().start("agt_support", Map.of("task", "Summarize INC-42"));
var answer = client.heartbeats().beat(run.get("id").asText(), Map.of("step", "plan"));

Go :

c, _ := eai.NewClient(eai.WithBaseURL("<control-plane-url>"), eai.WithAPIKey(os.Getenv("EAI_API_KEY")))
run, _ := c.Runs.Start(ctx, "agt_support", map[string]any{"task": "Summarize INC-42"})
answer, _ := c.Heartbeats.Heartbeat(ctx, "run_01J9", map[string]any{"step": "plan"})

8. Configuration​

  • Variables d'environnement : EAI_DATABASE_URL
  • Clés Helm : controlPlane.config
  • Côté client : budgets de AgentRunner et de LoopBudget (étapes, appels d'outils, coût, durée)

9. Contrôles de sécurité​

  • Chaque action d'outil passe par le Tool Gateway (politique, DLP)
  • Le niveau spec.autonomy borne les actions sans approbation
  • Toutes les requêtes portent le tenant issu du credential ; RLS PostgreSQL
  • Chaque mutation et décision de politique écrit un événement d'audit chaîné

10. Observabilité​

  • Métriques Prometheus: eai_loop_steps_total, eai_loop_detected_total, eai_loop_stop_reason_total{reason}
  • Traces: spans OpenTelemetry avec conventions sémantiques GenAI (gen_ai.operation.name, gen_ai.agent.id, gen_ai.tool.name), attributs eai.tenant_id, eai.run_id, propagation traceparent.
  • Actions d'audit: run.transition

11. Unités FinOps​

  • Tokens par étape, coût cumulé par run.
  • Émis comme Usage Event (POST /v1/finops/usage) avec tenant, projet, agent et run.

12. Modes de défaillance et résilience​

  • Boucle sans progrès : la règle no_progress puis wrap_up forcent la conclusion
  • Budget atteint : arrêt du tour avec la raison de la limite atteinte
  • Arrêt demandé par heartbeat ou kill switch : arrêt avant le prochain appel

13. Adoption autonome (client d'un client)​

  • enterprise_ai.agent (boucle locale) + passerelle modèles uniquement.
  • SDK: enterprise_ai.agent (AgentsClient, RunsClient, SessionsClient)
  • Déploiement minimal : chart Helm avec controlPlane.enabled=true et PostgreSQL ; composants externes désactivés utilisent leur repli in-process.

14. Tests d'acceptation​

  1. 3 appels identiques -> arrêt loop_detected
  2. max_steps atteint -> état failed budget_exceeded
  3. Accès inter-tenant refusé
  4. Erreur renvoyée en fr avec Accept-Language: fr