Index
Termes IA, capacités et langage de workflow.
Un vocabulaire navigable pour les agents en production : substrat, runtime, évaluations, gouvernance, retrieval, patrons de workflow et opérations en boucle fermée.
A
A2AAdaptive groupingAdaptive reasoningAdaptive visualization selectionAgent RuntimeAgents auto-optimisantsAgents on a rosterAI-driven layout intelligenceAI-native widget architectureAlertes de dériveAnalyse de cause racineAnalyse de fils de soutienAnalyse forensique des conversationsAPI ResponsesAppel d'outilsApprobation humaineAQ de résolutionArchitecture en sous-agentsArchitecture lakehouseAuditeurs de conversationAutonomy with boundaries
C
Capture de cas d'évaluationCapture des correctionsCarte de capacitésCartographie du lignageChannels in scopeChannels we typically supportCharges analytiquesClosed loop with the workClosed-loop listeningCommon stacksCommon substratesCompactionComposition of a useful eval setConclusionConnaissance en boucle ferméeConnection to forensics and the learning loopConsent and retentionConsent and the off-switchContext engineering as the differentiatorContext overviewContext-aware linkingContrats d'ingestionContrats de schémas d'outilsContrats de sourceConversational interfacesCore philosophyCost overviewCoût des LLMCycle de vie des tâches
D
Dashboard as a living systemDashboard composition through languageDe Slack à la connaissanceDéploiements sûrsDetecting incidents in human↔agent conversationsDétection de propriétaireDifférences de prompts et de modèlesDistillation de compétenceDu ticket à la PRDynamic dashboard generationDynamic runtime rendering
P
Passerelle de modèlesPasserelle IAPermissions d'outilsPermissions in retrievalPersistent analytical memoryPersistent conversational memoryPersonnalité synthétiquePile de protocoles d'agentsPistes d'audit d'outilsPolitique d'escaladePolitique de promptsPolitique de rerankingPolitique de routage de modèlesPorte d'approbationPortes de promotionPortes de qualitéPortes de qualité des donnéesPréparation au retrievalPrior art and adjacent workPromotion gatesPrompt-driven editing
R
RAGRecherche vectorielleRéduction de coûtReflection and validationRegistre d'agentsRegistre d'outils MCPRejeu de tracesReplaying the thread around the momentRerankingRetrieval hybrideRetrieval is a system, not a database callRetrieval-augmented generationRevue de risqueRoutage d'intentionRoutage de modèlesRouting axesRuntime agentRuntime d'orchestration de conversationRuntime de workflowRuntime parameters
T
Tableaux d'évaluationTableaux de bord IA-natifsTendances de sentimentTests de code généréThe blank canvas paradigmThe cognitive runtime layerThe cognitive widget runtimeThe prompt-native widget conceptThe substrate determines the agentThe visibility imperativeTightening over timeToolingTools and MCP executionTools connectedTools that fitTrace everythingTrace exposureTriage du soutien
W
What 'LLM-ready' actually meansWhat a contract specifiesWhat a diff measuresWhat a runtime providesWhat can changeWhat downstream uses it forWhat forensics produces as a learning artifactWhat gates encodeWhat gets evaluatedWhat is enforcedWhat it isWhat it is — and what MCP isWhat it is notWhat it works withWhat makes a skill document hold upWhat we are buildingWhat we buildWhat we evaluateWhat we extractWhen the runtime mattersWhen you need itWhere the loop closesWhy a registry, not just a tool listWhy contracts beat best-effortWhy diffs, not single scoresWhy it mattersWhy it matters for AIWhy it needs the eval setWhy routeWhy this changes dashboardsWhy this paper existsWhy traces feed evalsWidget generation through languageWidgets prompt-natifsWorkflow agentiqueWorkflow Evals