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Agent Harness est disponible : exécutez Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Pi ou votre propre agent sur WhatsApp
Dès cette semaine, les clients de MonoChat peuvent choisir le framework d’agent qui se cache derrière son IA. Ajoutez un AI Harness, placez un nœud Agent IA dans un parcours, et votre agent répond sur WhatsApp et tous les autres canaux, avec votre équipe à un passage de relais.
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La plupart des plateformes de messagerie client vendent un seul agent IA : le leur. Cela fonctionne jusqu’au moment où vous voulez un autre modèle, un framework que vos développeurs utilisent déjà, ou un agent que vous avez construit et testé vous-même.
Agent Harness change cela dans MonoChat. Apportez votre propre framework d’agent, ou utilisez le nôtre, et exécutez-le sur tous les canaux que MonoChat connecte, avec les mêmes outils, la même boîte de réception et le même passage de relais à votre équipe.
Les nouveautés
Un AI Harness est une définition de service que vous ajoutez une seule fois dans MonoChat. Il indique à MonoChat quel framework d’agent doit faire le travail et où il s’exécute. Le nouveau nœud Agent IA d’un parcours l’utilise, tout comme l’API d’exécution d’agent : vos propres applications peuvent donc lancer elles aussi une exécution d’agent.
Comme l’agent s’exécute dans un parcours MonoChat, il fonctionne partout où le parcours fonctionne : WhatsApp, Instagram, Messenger, TikTok, Telegram, le chat web, les SMS et la voix.
Choisissez votre harness
Sept fournisseurs sont disponibles dès le premier jour :
| Fournisseur | Où il s’exécute | Ce dont vous avez besoin |
|---|---|---|
| MonoChat (harness intégré) | Dans MonoChat | Rien ; utilise vos modèles IA MonoChat |
| OpenAI Agents SDK | Dans MonoChat | Rien de plus ; utilise vos modèles IA |
| Claude Agent SDK | L’agent runner de MonoChat, chaque exécution étant un processus d’agent isolé de type Claude Code | Rien de plus ; utilise vos modèles IA via la passerelle de MonoChat |
| Pi (harness d’agent de code Pi) | L’agent runner de MonoChat | Rien de plus ; modèles via la passerelle de MonoChat |
| OpenAI Agents API (hébergée par OpenAI) | Cloud OpenAI | Votre clé API OpenAI |
| Claude Managed Agents (hébergés par Anthropic) | Cloud Anthropic | Votre clé API Anthropic |
| Personnalisé | Votre propre serveur, n’importe quel framework (LangGraph, Google ADK, CrewAI, votre propre code) | Une URL d’endpoint et un secret partagé |
Les noms de produits appartiennent à leurs propriétaires.
Modèles principal, de secours et rapide
Chaque nœud Agent IA a trois rôles de modèles et un budget :
- Modèle principal raisonne, décide et rédige les réponses.
- Modèle de secours prend le relais après une limite souple ou une défaillance, pour que le client n’attende pas.
- Modèle rapide prend en charge les tâches de fond.
- Limites de budget plafonnent ce qu’une exécution peut dépenser.
Vos outils, votre boîte de réception, votre équipe
L’agent utilise les outils MonoChat dont vous disposez déjà : outils de fonctions IA, serveurs MCP, base de connaissances et fonctions personnalisées. Quand une conversation nécessite une personne, elle passe dans votre boîte de réception partagée avec tout l’historique, pour que personne ne demande au client de se répéter.
Avec vos propres clés de fournisseur IA, vous payez directement le fournisseur. MonoChat n’ajoute aucune majoration sur l’IA.
Pour bien démarrer
- Ajoutez un AI Harness et choisissez le fournisseur.
- Ajoutez un nœud Agent IA à un parcours et choisissez le harness.
- Choisissez les modèles principal, de secours et rapide et définissez un budget par exécution.
- Connectez votre canal, par exemple votre numéro WhatsApp.
- Testez le parcours, puis mettez-le en ligne.
Pour aller plus loin
- Agent Harness : fournisseurs, rôles des modèles et FAQ
- Qu’est-ce qu’un agent harness, et pourquoi le support WhatsApp en a besoin
- Comment exécuter un agent Claude Agent SDK sur WhatsApp
- Comment créer un agent WhatsApp avec l’OpenAI Agents SDK
- Apportez votre propre agent IA sur WhatsApp avec un endpoint webhook
- Pourquoi votre agent IA en contact avec les clients a besoin d’un modèle de secours