--- title: "Des agents IA pour votre production Kubernetes | TakeCare Agents" description: "TakeCare enquête sur chaque alerte de votre production Kubernetes et publie la cause dans Slack, avec ses sources. Open source, installé chez vous, avec le modèle de votre choix." canonical_url: "https://test.mateo-siam.com/" meta: author: Agaetis "og:description": "TakeCare enquête sur chaque alerte de votre production Kubernetes et publie la cause dans Slack, avec ses sources. Open source, installé chez vous, avec le modèle de votre choix." "og:image": "https://test.mateo-siam.com/_og/s/o_41acc2d21d034781.png" "og:image:alt": "TakeCare Agents : des agents IA qui prennent soin de votre production Kubernetes" "og:image:height": "630" "og:image:type": image/png "og:image:width": "1200" "og:title": "Des agents IA pour votre production Kubernetes | TakeCare Agents" "twitter:image": "https://test.mateo-siam.com/_og/s/o_41acc2d21d034781.png" --- > Index of every page on this site: [llms.txt](https://test.mateo-siam.com/llms.txt) # Des agents IA qui prennent soin de votre production Kubernetes TakeCare enquête sur chaque alerte et publie la cause dans Slack, sources à l'appui. Il commence en lecture seule. Lancer la démo [Nous contacter](mailto:commerce@agaetis.fr?subject=TakeCare%20Agents) Construit sur des briques open source - Kubernetes - kagent - agentgateway - MCP - A2A - OpenTelemetry - Prometheus - Helm - Slack **Produit** ## Une équipe d'agents qui connaît votre production ### Un diagnostic sourcé pour chaque alerte Le Doc reçoit l'alerte, enquête en lecture seule et publie la cause dans Slack avant que l'astreinte ouvre son ordinateur. - La cause, pas un résumé Le diagnostic donne la cause racine, les pistes écartées et l'équipe qui doit agir. - Chaque conclusion est sourcée Métriques, événements, logs et runbooks : le Doc cite ce qu'il a lu. - Le traitement reste à vous Le Doc ne modifie rien sur le cluster. Vous décidez de la suite. [En savoir plus](https://agaetis-it.github.io/takecare-agents/) billing-api : démo Simulation · lecture seule ### Les mêmes règles pour tous vos agents Le Ranger s'applique à la passerelle. Vos agents et ceux de vos éditeurs passent par les mêmes contrôles. - Un journal de chaque appel Chaque appel de modèle, d'outil ou d'agent est enregistré, avec son coût. - Masquage et filtrage Les données sensibles sont masquées avant d'atteindre le modèle. - Plafonds et modèles autorisés Chaque rôle a son budget de tokens et sa liste de modèles permis. [En savoir plus](https://agaetis-it.github.io/takecare-agents/) ### La carte de votre production, tenue à jour L'Intendant recense services, dépendances, agents et connecteurs, puis propose ce qui manque à votre Carte. - Un relevé à la demande L'Intendant relève le cluster et rend ses propositions en quelques minutes. - Ce qu'un listing ne voit pas Il lit le cluster et les runbooks pour ajouter dépendances et responsables. - Relu par pull request Les propositions deviennent une pull request sur la Carte, dans votre Git. [En savoir plus](https://agaetis-it.github.io/takecare-agents/) ### Prévenir les incidents plutôt que les subir Les rôles suivants préparent les pics, surveillent la facture cloud et règlent les incidents qui reviennent. Ils sont spécifiés et arrivent après le Doc. - Coach, avant le pic Il vérifie que vos services tiendront la charge avant les soldes ou la fin de mois. - Nutri, sur la facture Il repère ce qui fait monter la facture cloud sans fragiliser la production. - Kiné et Mécano, sur la durée Ils traitent les problèmes récurrents et préparent les montées de version. [En savoir plus](https://agaetis-it.github.io/takecare-agents/) **Confiance** ## Chaque agent commence apprenti, sans rien toucher Le niveau d'un agent est écrit dans sa ressource Kubernetes. Pour le changer, il faut une pull request relue : chaque gain d'autonomie est tracé. [Lire la spécification](https://github.com/Agaetis-IT/takecare-agents) 1. 1 ### Apprenti L'agent observe votre historique ou travaille à blanc. Il ne touche à rien et ses diagnostics partent dans un canal de revue. 2. 2 ### Praticien L'agent travaille au quotidien et propose. Vous validez, vous lancez. Ses diagnostics vont directement à l'astreinte. 3. 3 ### Expert L'agent agit seul, action par action, uniquement dans le périmètre que vous avez décidé. Ce niveau se gagne, il n'est jamais accordé par défaut. **Architecture** ## Installé chez vous, sur une pile open source TakeCare tourne dans votre cluster, avec le modèle de votre choix. Rien ne sort sans passer par la passerelle, et le mode démo fait tourner exactement le même produit sur votre machine. Vos alertesAlertmanager Votre modèleau choix Vos outilsmétriques, logs, runbooks Votre équipe, dans Slack - ### Un opérateur Kubernetes TakeCare s'installe dans votre cluster avec un chart Helm. Vos rôles sont des ressources Kubernetes, versionnées comme le reste. - ### Un seul point de contrôle Chaque appel d'un agent passe par la passerelle. Les clés de votre fournisseur de modèle ne sont jamais exposées aux agents. - ### Vos outils, branchés tels quels Kubernetes, métriques, runbooks, Slack : chaque outil est un connecteur MCP. Le niveau de l'agent décide de ce qu'il peut utiliser. - ### Une trace par enquête Chaque enquête laisse une trace OpenTelemetry : ce que l'agent a lu, ce qu'il a conclu et ce que cela a coûté. **Entreprise** ## Prêt pour la production, l'AI Act et DORA Le Ranger applique les mêmes règles à tous vos agents, y compris ceux de vos éditeurs. Chaque appel est journalisé, chaque donnée sensible masquée, chaque décision traçable. ### Le journal de la passerelle Chaque appel de modèle, d'outil ou d'agent est enregistré avec la décision du Ranger. Un agent qui sort de son niveau est refusé, pas seulement signalé. | Action | Agent | Cible | Décision | Heure | | --- | --- | --- | --- | --- | | a2a.task | operator | doc | autorisé | 03:12:21 | | model.call | agent éditeur | modèle hors liste | refusé | 03:12:17 | | tool.call | doc | kubernetes.delete | refusé | 03:12:14 | | tool.call | doc | pods\_log | masqué | 03:12:12 | | tool.call | doc | prometheus.query | autorisé | 03:12:07 | | model.call | doc | modèle par défaut | autorisé | 03:12:03 | ### Un budget par rôle Chaque rôle a un plafond de tokens par heure et une liste de modèles autorisés. Un agent qui s'emballe s'arrête au plafond. doc61 % intendant24 % ranger8 % ### Une trace par enquête Vous voyez ce que l'agent a lu, dans quel ordre, et combien cela a coûté. - ### AI Act et DORA, dès la conception Niveaux déclarés, décisions journalisées, traces conservées : vous avez de quoi répondre à un audit. - ### Vos données restent chez vous TakeCare tourne dans votre cluster. Vous choisissez le modèle et l'endroit où il est hébergé. - ### Open source, sous Apache 2.0 Tout le code est public. Vos équipes peuvent l'auditer, le modifier et le faire tourner sans nous. **Les rôles** ## Neuf rôles, chacun avec un métier précis Le Doc, le Ranger et l'Intendant fonctionnent aujourd'hui. Les six autres sont spécifiés et arrivent ensuite. > « Une alerte à 3 h du matin ? J'enquête en lecture seule et je publie la cause dans Slack, avec mes sources et l'équipe qui doit agir. » ***Doc**Diagnostic d'incident, pilier Soigner* - - - - - - - - - ```json {"@context":"https://schema.org","@graph":[{"@id":"https://test.mateo-siam.com/#website","@type":"WebSite","description":"TakeCare enquête sur chaque alerte de votre production Kubernetes et publie la cause dans Slack, avec ses sources. 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