Résumé
La Kanzi Simian Army est le trio d'agents Slack specialises de Rightware : Triaging Tarsier, Patching Patas et Balancing Baboon. Chacun s'execute sur declencheur, rend compte de ses resultats et s'ouvre a la discussion d'equipe en fil. Construits sur Amazon Bedrock AgentCore, ils gerent le routage des tickets Zendesk, la gestion des correctifs dependabot et la reconciliation de comptes, donnant a Rightware une base propre et compatible IT pour l'ere agentique du HMI.
Étude de cas
Je collabore avec Rightware sur differents projets depuis un bon moment et, lorsqu'ils ont decouvert mon travail avec les agents, on m'a demande de les aider dans leur transition vers une restructuration agent-first de toute leur organisation.
Rightware cree le moteur Kanzi, utilise pour concevoir des interfaces graphiques embarquees pour des marques telles que Toyota, Audi, Ford, Mercedes-Benz, Stellantis, Maserati et Jaguar. Comme toutes les plateformes graphiques, ils font face a une dynamique de marche difficile, ou l'on s'attend desormais a pouvoir obtenir des assets graphiques, voire des designs complets de cockpits, par prompt. L'avantage de Rightware a toujours ete sa comprehension profonde de la maniere d'obtenir de beaux resultats sur des materiels heterogenes et exigeants ; leur objectif, a l'avenir, sera de conserver cet avantage tout en adaptant Kanzi a la nouvelle realite du marche.
Rightware, si l'entreprise est connue pour quelque chose, c'est pour des egos francs, des visions audacieuses et de grands reves qui ne s'accordent pas toujours entre eux. C'est ainsi que, petite entreprise avec des moyens limites par rapport a ses concurrents, elle a pu convaincre certains des plus grands constructeurs automobiles au monde. C'est aussi pourquoi les nouvelles initiatives ont du mal a prendre : tout le monde a legitimement de bonnes idees sur la direction a suivre, et seules les meilleures idees, celles qui survivent le plus longtemps, peuvent transformer un groupe de leaders expansifs en suiveurs. On voyait le meme schema dans leur adoption des agents : la majorite de l'organisation n'avait pas besoin d'etre poussee pour commencer a experimenter, et au moment ou l'on m'a implique, plusieurs equipes avaient deja construit des prototypes sophistiques, certains en production. C'etait le probleme en miniature : chacun etait parti construire le sien.
Ma mission chez Rightware consistait a prendre le travail agentique tourne vers l'exterieur qu'ils avaient deja realise, y compris la documentation et les hooks dans Kanzi lui-meme, et a retourner le miroir vers l'interieur, afin de trouver comment les agents pouvaient dynamiser et transformer l'entreprise en interne. C'est une demande ambitieuse : la force de Rightware reside dans la grande autonomie de ses equipes, mais cette force rend difficile la conception d'initiatives transverses par nature et capables de partager la connaissance. Par consequent, les types de strategies que j'avais utilises pour Tapio, Steve the Hedgehog et Bob Dobbs ne fonctionneraient pas ici.
J'ai commence par interroger les parties prenantes qui avaient deja construit des agents internes ainsi que celles qui avaient exprime le souhait de workflows specifiques qui n'existaient pas encore. Plusieurs themes sont apparus : les createurs d'agents n'etaient absolument attaches a aucun modele ni a aucune technologie agentique en particulier ; ils voulaient seulement que l'agent fonctionne d'une certaine maniere. L'IT etait fortement allergique a l'ecosysteme claw : le cauchemar de securite lie a l'exposition de secrets et la charge de maintenance les poussaient vers des solutions managees. Personne ne voulait d'un agent generaliste : ils voulaient des agents au perimetre immediatement comprehensible. Et il n'y avait aucune envie de parler aux agents ni de leur donner une personnalite.
J'ai trouve le dernier point interessant parce qu'il sortait de ma these. Jusqu'alors, je n'avais construit que des agents fortement marques, dont la force residait dans leur engagement dialectique avec les equipes. L'idee d'agents autonomes pratiquement isoles de la communication quotidienne n'etait pas quelque chose que j'avais personnellement envie de construire, ni quelque chose dont j'etais certain que l'equipe avait besoin. En fait, j'avais plutot le sentiment inverse : si les agents internes n'avaient pas vraiment decolle, c'etait precisement parce que les tentatives existantes etaient trop detachees de l'equipe. Elles etaient "set-and-forget" d'une maniere qui ajoutait peu de valeur aux operations quotidiennes de l'equipe.
Ma mission est donc devenue de trouver une sorte de "marque" d'agent capable de maintenir la diversite requise du travail agentique tout en creant un sentiment de propriete et de discussion avec les agents, afin qu'ils s'ameliorent avec le temps et deviennent plus utiles.
"Harmoniser la conception de petits agents specialises, aussi expressifs que des claws mais sans la charge de maintenance, s'est revele etre une fondation durable."
Le resultat, ce sont les agents Kanzi. Pour celles et ceux qui ne connaissent pas l'histoire de Kanzi, c'est un bonobo dont le vocabulaire en est venu a rivaliser avec celui d'un jeune humain et qui, fait remarquable, n'a jamais ete formellement instruit : il l'a acquis seul, en assistant aux lecons que les chercheurs donnaient a sa mere. J'ai emprunte le marketing centre sur les singes de Rightware, ainsi que le concept de Simian Army de Netflix, pour creer des agents aux noms memorables : Triaging Tarsier (routage des tickets Zendesk), Patching Patas (surveillance dependabot) et Balancing Baboon (reconciliation de comptes).
Les trois agents partagent le meme ADN : ils agissent sur declencheur ou cron, rendent compte de leur statut, executent des tests d'integration periodiques et, surtout, disposent tous d'une fonction de chat ad hoc dans Slack. Leurs messages peuvent donner lieu a des fils de discussion et devenir l'objet d'un echange avec un membre de l'equipe qui a besoin d'une clarification ou a une idee pour ameliorer l'agent. Les resultats des agents peuvent ainsi connaitre une longue traine de deliberation, sans la surcharge "always on" integree a mes autres agents.
Les agents utilisent tous Amazon Bedrock AgentCore, ce qui donne a l'IT une surface claire et managee a surveiller et maintenir, et rend les futurs agents faciles a developper et deployer en utilisant les agents existants comme modeles. D'autres equipes migrent leurs agents internes vers ce repo et adoptent le meme schema de noms simiens ainsi que la possibilite de discussions en longue traine.
Au fond, un agent generaliste, toujours actif, n'aurait pas de sens pour Rightware. L'organisation est trop diverse, et les idees trop heterogenes, pour qu'un agent de ce type soit utile. A la place, harmoniser la conception de petits agents specialises, aussi expressifs que des claws mais sans la charge de maintenance, s'est revele etre une fondation durable tandis que Rightware entre dans, et mene, l'ere agentique du HMI.