L'agence OpenAI Agent Builder.Des agents en prod.
Un canvas avec un workflow à moitié fini ne ship rien. On conçoit ton agent sur le canvas, on le branche à tes vrais outils et données via le Connector Registry et MCP, on pose les garde-fous et les evals qui le rendent safe à lancer, puis on le déploie via ChatKit ou l'Agents SDK.
★★★★★Avis vérifiés sur Trustpilot · Agence IA, automatisation & growth
Activecampaign
Adalo
AdCreative.ai
Agence Hermes Agent
Ahref
Airtable
Allo-The-Mobile-First-Company
Anthropic
Apify
Apolloio
Attio
Base44
Baserow
Brevo
Bright-Data
Browse-Ai
Bubble
Captaindata
ChatGPT
Claude
Claude CodeClaude CoworkClaude Design
Clay
Clickup
Cursor
Debug Make
Debug n8n
Debug Zapier
DeepSeek
Dust
ElevenLabs
Fillout
Flutterflow
Folk-Crm
Freepik SpacesUne agence Agent Builder le met en prod, pas juste sur le canvas.
N'importe qui peut faire glisser quelques nœuds. Concevoir un workflow qui tient, le brancher à tes vraies données, et le durcir avec garde-fous et evals, c'est un autre métier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Conception d'agent
Des workflows conçus sur le canvas visuel, pas un tableau blanc
Un agent de démo et un agent de prod, ce sont deux bêtes différentes. On conçoit ton workflow sur le canvas Agent Builder : nœuds drag-and-drop pour chaque étape, entrées et sorties typées, branchements et control flow, preview runs sur tes vraies données. On scope ce que l'agent prend en charge et où un humain reste dans la boucle, pour que ce que tu déploies soit ce que tu as vraiment testé, pas un prompt qui a marché une fois sur une capture.
Voir un build type - Outils & données
Branché à tes vrais outils, données et systèmes
Un agent qui ne peut pas atteindre tes données, il ne fait que parler. On connecte Agent Builder à ta stack via le Connector Registry et les serveurs MCP : ton CRM, tes docs, ta base, tes API internes, file search et web search là où ça aide. On câble les tool calls dont le workflow a besoin avec des permissions scopées que tu contrôles, pour que l'agent agisse sur tes vrais systèmes au lieu de deviner depuis un modèle générique.
Voir les intégrations - Garde-fous & evals
Garde-fous et evals, pour que ce soit safe à shipper
Un agent lâché en prod sans garde-fous, c'est un risque. On configure les nœuds de garde-fous (PII, jailbreak, hors-sujet, validation de schéma), on met une validation humaine là où l'enjeu est réel, et on construit une suite d'evals avec datasets et trace grading pour mesurer la qualité avant et après chaque changement. Tu ship sur la preuve que le workflow se comporte bien, pas sur l'impression que la démo était jolie.
Voir la méthode - Déploiement & enablement
Déployé avec gouvernance, possédé par ton équipe
On déploie le workflow là où il gagne sa place : embarqué dans ton produit avec ChatKit, ou exporté en code Agents SDK en Python, Node ou Go pour tourner sur ton infra via la Responses API. On met en place versioning, logging et rollback, puis on forme ton équipe à itérer sans nous. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, donc ça se branche sur ta façon de construire et de shipper.
Voir l'enablement IA
On construit les agents comme du logiciel, pas un slideshow.
La plupart des projets Agent Builder calent pareil : un workflow à moitié construit sur le canvas, pas d'outils câblés, pas de garde-fous, pas d'evals, et personne d'assez confiant pour le shipper. Donc on traite l'agent comme un produit : conçu sur le canvas, connecté à de vraies données, durci avec des garde-fous et une suite d'evals mesurée, puis déployé avec versioning et un humain dans la boucle là où ça compte.
- Audit · on cartographie le process à automatiser et si un agent est le bon outil
- Conception · on construit le workflow sur le canvas, on scope les outils, on pose les étapes humaines
- Durcissement · garde-fous, evals et trace grading, pour que ce soit safe et mesuré avant le lancement
- Déploiement · on ship via ChatKit ou l'Agents SDK, avec versioning, logging et transmission
On construit des agents sur Agent Builder, puis on prouve qu'ils marchent.
On ne vend pas un palier de partenaire. On construit de vrais agents sur le canvas et on les ship, donc on les conçoit comme ils tiennent en prod : outils scopés, nœuds de garde-fous, une suite d'evals mesurée, et un humain qui valide les décisions qui pèsent. C'est exactement ce qui manque quand un projet s'arrête à un workflow dessiné sur le canvas.
- On construit de vrais agents avec Agent Builder, donc on les conçoit comme ils tiennent en prod, pas comme une démo de lancement le suggère.
- Garde-fous et evals d'abord : on câble les nœuds de sécurité et une suite d'evals mesurée pour que l'agent ship sur la preuve, pas sur une impression.
- Tu repars autonome : le workflow, ses versions et le playbook vivent dans ton compte, donc ton équipe itère sans nous.
- On te dira quand ne pas l'utiliser. Certains agents sont assez simples pour le canvas ; d'autres ont besoin de vrai code, et on te dit lesquels.
Agent Builder au cœur, ta stack câblée autour.
On configure les parties qui transforment un workflow canvas en agent de prod fiable, puis on les connecte à ta façon de construire. Voici ce que couvre un vrai projet Agent Builder.
- Setup
Conception de workflow sur le canvas
On construit ton workflow multi-étapes sur le canvas Agent Builder : nœuds pour chaque étape, entrées et sorties typées, branchements, boucles et control flow, avec des preview runs sur données live avant que quoi que ce soit s'approche de la prod.
- Setup
Connector Registry & MCP
On câble les données et outils dont l'agent a besoin via le Connector Registry et les serveurs Model Context Protocol : ton CRM, tes docs, ta base et tes API internes, dans des permissions scopées que tes admins contrôlent.
- Setup
Nœuds de garde-fous
On configure les garde-fous PII, tentatives de jailbreak, entrée hors-sujet et validation de schéma de sortie, plus des étapes de validation humaine là où une décision porte un vrai risque, pour que l'agent reste dans les clous que tu poses.
- Setup
Evals & trace grading
On construit une suite d'evals avec datasets, trace grading et optimisation automatique de prompt, pour que tu mesures la qualité de l'agent objectivement et attrapes les régressions avant qu'elles atteignent un user.
- Setup
ChatKit & Responses API
On déploie le workflow avec ChatKit embarqué dans ton produit, ou on exporte le code Agents SDK pour tourner sur ta stack via la Responses API, avec l'UI et le streaming câblés.
- Setup
Versioning & transmission
On met en place versioning de workflow, logging et rollback pour que les changements soient traçables et réversibles, puis on remet à ton équipe le workflow et le playbook pour itérer seule.
On cartographie le process à automatiser, tu repars avec un plan.
Avant de chiffrer quoi que ce soit, on prend 60 minutes pour regarder le process que tu veux faire tourner par un agent, les données qu'il touche, et si Agent Builder est le bon choix. Tu repars avec un avis honnête sur quoi construire sur le canvas, quoi câbler en premier, et les garde-fous et evals qu'il te faut. Zéro pitch, juste le regard d'un ingénieur sur ton workflow.
- Un avis honnête sur si Agent Builder colle à ton process
- Le workflow et les connexions d'outils à construire en premier
- Les garde-fous et evals qui valent le coup tôt
- Un avis franc sur ce qu'il ne fera pas bien
Comment on mène un projet Agent Builder.
Cinq étapes, dans l'ordre. On ne connecte pas tes vraies données avant que le workflow se comporte bien en preview, on ne lance pas avant que garde-fous et evals soient câblés, et ton équipe possède le compte à la fin. Chaque étape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Étape 1 · Audit du process
Cartographier le process avant de construire l'agent
On s'assoit et on regarde le process que tu veux faire tourner par un agent : les étapes, les données qu'il touche, les décisions, où les humains doivent rester dans la boucle. On vérifie si Agent Builder est même le bon choix. La moitié de la valeur, c'est de te dire quand un workflow visuel est parfait et quand le boulot a besoin de code ou d'une automatisation plus simple, pour que tu ne construises pas un agent contre un problème qu'il ne peut pas porter.
- Étape 2 · Conception canvas
Concevoir le workflow sur le canvas visuel
On construit le workflow sur le canvas Agent Builder : un nœud par étape, entrées et sorties typées, branchements et control flow, et les tool calls dont l'agent a besoin. On le lance sur des données de preview au fur et à mesure, pour qu'au moment de connecter tes vrais systèmes la logique se comporte déjà. Tu vois le workflow prendre forme et valides ce que l'agent prend en charge versus ce qu'un humain approuve.
- Étape 3 · Outils & données
Le connecter à tes vrais outils et données
On câble l'agent à ta stack via le Connector Registry et les serveurs MCP : ton CRM, tes docs, ta base, tes API internes, plus file search et web search là où ça aide. Chaque tool call a des permissions scopées que tu contrôles. L'agent arrête de deviner depuis un modèle générique et se met à agir sur tes vraies données, et c'est la différence entre une démo maline et un agent utile.
- Étape 4 · Garde-fous & evals
Le durcir avec garde-fous et une suite d'evals
Avant le lancement on configure les nœuds de garde-fous (PII, jailbreak, hors-sujet, validation de schéma) et on ajoute des étapes de validation humaine là où l'enjeu est réel. On construit une suite d'evals avec datasets et trace grading pour mesurer la qualité sur de vrais cas, pas des anecdotes. Chaque changement ensuite est rejoué contre les evals, pour que tu attrapes une régression avant un user, pas après.
- Étape 5 · Déployer & transmettre
Déployer, puis se pousser du chemin
On ship le workflow là où il a sa place : embarqué avec ChatKit, ou exporté en code Agents SDK sur ton infra via la Responses API. On met en place versioning, logging et rollback, puis on forme ton équipe à lire les traces, ajuster les nœuds et lancer les evals seule. Si tu veux qu'on reste dispo pour le prochain agent, on en parle à part. Le compte et le playbook restent les tiens.
On est jugé sur les agents qui shippent.
Aucun badge de partenaire à afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des équipes dont on a conçu et déployé le workflow Agent Builder, et le fait que l'agent a continué de gagner sa place après notre départ. Nos avis Trustpilot viennent de ces équipes, pas d'un deck marketing.
- Le workflow, ses versions et le playbook vivent dans ton compte
- Garde-fous et evals câblés avant que l'agent passe live
- Tool calls scopés, validation humaine gardée là où l'enjeu est réel
- Les avis Trustpilot viennent des équipes pour qui on a construit des agents
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concrètement une agence OpenAI Agent Builder ?
Une agence OpenAI Agent Builder conçoit, câble et déploie des agents en prod sur AgentKit pour qu'ils marchent vraiment, au lieu de te laisser un canvas que personne n'a fini. On cartographie le process, on construit le workflow sur le canvas visuel avec nœuds typés et control flow, on connecte tes outils et données via le Connector Registry et MCP, on configure garde-fous et suite d'evals, et on déploie via ChatKit ou l'Agents SDK. L'objectif, c'est un agent live en prod avec gouvernance, pas une démo qui a marché une fois.Combien coûte un projet Agent Builder ?
Ça dépend du périmètre : un seul workflow canvas avec deux connexions d'outils n'a rien à voir avec un système multi-agents branché à ton CRM, ta base et tes API internes avec une suite d'evals complète. On ne balance pas un forfait tout fait. On commence par un audit offert de 60 minutes pour voir si Agent Builder colle à ton process et quoi construire en premier, puis on chiffre un périmètre fixe. L'usage OpenAI lui-même, tu le paies à OpenAI ; on conçoit le workflow pour que les coûts de tokens et d'outils restent prévisibles.Agent Builder est-il assez bon pour la prod, ou faut-il du code ?
Les deux ont leur place, et on te dira lequel il te faut. Le canvas visuel d'Agent Builder est excellent pour une large classe de workflows : triage de support, qualification de leads, recherche, copilotes internes, traitement de documents. Pour ceux-là, le canvas plus garde-fous et evals te mène en prod vite. Certains agents (orchestration custom lourde, besoins de latence ou d'état inhabituels, logique système profonde) sont mieux écrits en code avec l'Agents SDK. On conçoit sur le canvas là où ça colle et on passe au code là où ça ne colle pas, au lieu de forcer un seul outil sur chaque job.Vous pouvez connecter Agent Builder à nos outils et données ?
Oui, c'est là qu'un agent gagne sa place. On le câble via le Connector Registry et les serveurs MCP à tes vrais systèmes : CRM, docs, base, API internes, plus file search et web search là où ça aide. Chaque tool call tourne avec des permissions scopées que tes admins contrôlent. Un agent qui ne peut que parler est un chatbot ; un agent qui peut lire et agir sur tes données dans des garde-fous, c'est ce qui vaut le coup d'être déployé, et le connecter proprement, c'est l'essentiel du boulot.C'est quoi les garde-fous et les evals, et pourquoi ça compte ?
Les garde-fous sont les nœuds de sécurité que tu places dans le workflow : détection de PII, filtrage de jailbreak, blocage hors-sujet, validation de schéma de sortie, et validation humaine là où une décision porte un risque. Les evals, c'est comment tu mesures l'agent objectivement, avec datasets et trace grading pour scorer la qualité sur de vrais cas. Ensemble, ils te laissent shipper sur la preuve que l'agent se comporte bien, puis attraper les régressions quand tu changes un prompt ou un nœud. Les sauter, c'est comme ça qu'une démo jolie devient un incident de prod.Comment vous déployez un agent construit sur le canvas ?
Deux voies principales, et on prend celle qui colle. ChatKit embarque le workflow dans ton produit comme une expérience de chat en passant le workflow ID, donc tu as une UI et du streaming avec peu de code custom. Ou on exporte le workflow en code Agents SDK en Python, Node ou Go et on le fait tourner sur ton infra via la Responses API, ce qui te donne un contrôle total sur l'orchestration et l'hébergement. Dans les deux cas on câble versioning, logging et rollback pour que le déploiement soit traçable, pas une porte à sens unique.Un agent va-t-il remplacer notre équipe ?
Non, et on ne fera pas semblant du contraire. Un workflow Agent Builder est très bon sur les parties répétitives et bien définies d'un process (triage, recherches, rédaction, routage) et il a toujours besoin de gens pour fixer la direction, gérer les arbitrages et porter le résultat. On conçoit le workflow avec des étapes humaines dans la boucle exactement là où une décision pèse. Le gain, c'est de libérer ton équipe du travail mécanique, pas de l'enlever, et on sera honnête sur où l'agent a encore besoin d'un humain.Combien de temps prend un projet Agent Builder ?
Pour un agent cadré à un seul workflow (conception canvas, deux ou trois connexions d'outils, garde-fous, suite d'evals de départ, déploiement), compte quelques semaines : audit et conception d'abord, puis outils, durcissement et lancement. Un système multi-agents branché à plusieurs systèmes internes prend plus. On construit en lots pour que tu aies un agent fonctionnel et garde-fou en prod tôt, plutôt que d'attendre un gros build avant que quoi que ce soit soit live et gagne sa croûte.
Arrête de le laisser sur le canvas. Mets-le en prod.
Un audit de 60 minutes, le process à automatiser cartographié, un plan de build avec les garde-fous et les evals intégrés. Si ton équipe peut le faire tourner en interne après le build, on te file le playbook. Si on est le bon choix, on s'en occupe.