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HelloLeo : Plateforme d'Agent IA Avancée

Une plateforme d'agent IA de pointe présentant l'orchestration multi-LLM, les capacités RAG et les flux de travail agentiques avec des intégrations MCP.

HelloLeo : Plateforme d'Agent IA Avancée

Contexte du projet

Le Défi

Le développement moderne de l'IA nécessite une orchestration sophistiquée de multiples modèles de langage, une intégration transparente avec diverses plateformes et une gestion intelligente du contexte. Les développeurs ont besoin d'une plateforme unifiée capable de :

  • Orchestrer efficacement plusieurs fournisseurs de LLM

  • Implémenter la génération augmentée par récupération (RAG) avancée

  • S'intégrer avec des plateformes populaires comme Contentful, Supabase et Klaviyo

  • Gérer des flux de travail agentiques complexes avec des capacités d'auto-réflexion

Solution

Notre Solution

Nous avons développé HelloLeo, une plateforme d'agent IA de niveau entreprise qui démontre notre maîtrise de l'ingénierie IA moderne :

Capacités IA Fondamentales

  • Orchestration Multi-LLM - Intégration transparente avec OpenAI, Claude, Groq, Fireworks, Gemini, OpenRouter et Ollama

  • Génération Augmentée par Récupération (RAG) - Alimenté par la base de données vectorielle Qdrant avec recherche sémantique de code

  • Architecture Agent - Système multi-agents avec agents spécialisés pour les opérations Git, le codage, les requêtes RAG et la gestion de l'espace de travail

  • Protocole de Contexte de Modèle (MCP) - Intégrations personnalisées et tierces incluant Xano, Supabase, Airtable, Contentful et Klaviyo

Techniques IA Avancées

  • Création d'Outils Personnalisés utilisant FastMCP pour des capacités d'agent extensibles

  • Boucle d'Auto-Réflexion avec agent critique pour auto-correction et assurance qualité

  • Ingénierie de Prompts Dynamique exploitant le système de templates Jinja2 pour génération flexible de prompts

  • Gestion du Contexte avec historique de chat et suivi de l'état de conversation

  • Réponses en Streaming pour streaming de tokens en temps réel et expérience utilisateur améliorée

Excellence Technique

  • Génération de Code Agentique avec intégration Aider pour édition de code intelligente

  • IA Consciente de Git avec commits automatisés et messages de commit générés par IA

  • Contexte Multi-Modal combinant structure de code, documentation et analyse de répertoire

  • Opérations Type-Safe utilisant les monades Result pour gestion robuste des erreurs

  • Communication Temps Réel WebSocket pour streaming IA asynchrone aux clients

Frameworks & Outils

Nous avons exploité des frameworks leaders de l'industrie incluant LangChain pour l'orchestration LLM, Aider pour la programmation en pair avec IA, FastMCP pour le développement de serveur MCP, et Pydantic pour la validation de schéma.

Résultats

Résultats & Impact

HelloLeo démontre avec succès nos capacités complètes en ingénierie IA :

  • Intégration Multi-Fournisseur Transparente - Orchestration réussie de 7+ fournisseurs LLM avec mécanismes de secours intelligents

  • Implémentation RAG Avancée - Recherche sémantique de code haute précision utilisant la base de données vectorielle Qdrant

  • Intégrations MCP Prêtes pour la Production - Serveurs MCP personnalisés pour Xano, Supabase, Contentful et Klaviyo avec ensembles d'outils complets

  • Système d'Agents Intelligents - Agents spécialisés déployés travaillant en harmonie pour des flux de développement complexes

  • Performance Temps Réel - Temps de réponse inférieur à la seconde avec capacités de streaming pour expérience utilisateur améliorée

  • Qualité Niveau Entreprise - Gestion robuste des erreurs, sécurité des types et observabilité avec intégration LangSmith

Cette étude de cas illustre notre capacité à architecturer et implémenter des systèmes IA sophistiqués combinant techniques de pointe et fiabilité prête pour la production.

Indicateurs clés

Réalisations Techniques Clés

  • 7+ Fournisseurs LLM intégrés avec orchestration transparente

  • 10 Serveurs MCP Personnalisés construits pour des plateformes majeures

  • Architecture Multi-Agents avec 4 agents spécialisés

  • Streaming Temps Réel avec implémentation WebSocket

  • RAG Niveau Production avec base de données vectorielle Qdrant

  • Opérations Type-Safe utilisant le pattern monades Result

Technologies utilisées

Other

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AI
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