Présentation de Kasal

Les systèmes d'IA agentifs sont adoptés par un nombre croissant d'organisations. Ils augmentent la productivité et libèrent les gens des tâches répétitives. À mesure que ces systèmes continuent de mûrir et de passer en production, les entreprises tireront une valeur considérable de leur capacité à fonctionner de manière autonome et à prendre de meilleures décisions en notre nom.

Cependant, à mesure que l'adoption de l'IA agentive se développe, de nouveaux défis apparaissent. L'un d'eux est la pénurie de talents qualifiés. La création et la gestion de systèmes agentifs efficaces nécessitent une expertise technique approfondie, et la demande d'ingénieurs en IA expérimentés augmente rapidement. Il est également de plus en plus difficile pour les experts de se tenir au courant de l'évolution constante des technologies, des frameworks et des outils dans ce domaine.

Kasal a été créé pour relever ces défis. Il s'agit d'une plateforme optimisée par des agents qui permet aux utilisateurs de différents niveaux de compétence de concevoir, de développer et de déployer des systèmes d'IA agentifs efficaces via une interface visuelle intuitive. Les non-experts peuvent utiliser l'interface utilisateur intuitive de Kasal pour créer des systèmes d'IA agentifs sophistiqués et adaptés à leurs besoins spécifiques. Les experts peuvent utiliser Kasal pour démarrer rapidement, puis exporter leurs agents en code pour une personnalisation et un développement plus approfondis.

L'objectif de Kasal est de démocratiser l'IA agentique aussi bien pour les experts que pour les non-experts au sein des environnements d'entreprise.

Qu'est-ce que Kasal

Kasal est un framework axé sur l'interface utilisateur pour la conception, l'exécution et l'observation de workflows à un ou plusieurs agents. Au lieu d'écrire manuellement du code d'orchestration complexe, vous pouvez faire glisser et déposer des agents sur un canevas visuel ou simplement décrire ce que vous souhaitez via un assistant conversationnel. Kasal construira automatiquement le flux de travail pour vous. Vous pouvez ensuite connecter des outils, exécuter des agents et observer leur comportement en temps réel. En coulisses, Kasal utilise CrewAI, un framework Python open source pour créer et orchestrer des agents d'IA, mais l'encapsule dans une couche d'application compatible avec Databricks qui gère l'authentification, le déploiement et le monitoring. Cela signifie que le même flux que vous concevez visuellement peut être mis en production avec un minimum d'effort. Le flux généré peut également être exporté sous forme de code, ce qui permet aux ingénieurs en IA de le peaufiner ou de l'étendre en fonction des besoins.

Pourquoi Kasal est important

Kasal offre trois fonctionnalités principales : un concepteur de flux de travail visuel optimisé par des agents, une intégration poussée avec Databricks et une boîte à outils extensible qui inclut des serveurs MCP, Genie, des APIs personnalisées et des connecteurs de données.

• L'orchestration visuelle rend les agents, les transferts et la logique de branchement clairs et tangibles, ce qui facilite leur examen avec des non-développeurs et leur audit ultérieur. De plus, les agents intégrés à Kasal comprennent l'intention de l'utilisateur lorsqu'il définit le type d'agent qu'il souhaite créer et proposent une conception optimisée conforme aux meilleures pratiques des secteurs d'activité.
• Natif Databricks : Kasal peut être installé en tant qu'application Databricks ou accessible via la Marketplace, permettant aux utilisateurs d'hériter de l'authentification et de la gouvernance du workspace au lieu de gérer les leurs. De plus, les flux générés par Kasal exploitent en mode natif les fonctionnalités de Databricks, ce qui les rend prêts pour l'entreprise et de qualité production dès le départ. Celles-ci incluent MLflow pour le traçage et le suivi, Vector Search pour la mémoire, Databricks Apps pour le service, Lakebase pour la journalisation des transactions, l'authentification au nom de l'utilisateur et plus encore.
• Extensibilité : Kasal offre une prise en charge de premier ordre pour les serveurs MCP, les Genie spaces, les Agent Bricks, ainsi que pour les API et les connecteurs de données personnalisés. Il peut également exporter le flux sous forme de notebook, offrant une transparence totale sur sa logique interne et permettant aux ingénieurs en IA d'étendre et d'affiner la solution au-delà de la version initiale avec une flexibilité totale.

L'observabilité en temps réel de Kasal fournit un monitoring à double couche pour les workflows d'IA multi-agents. Grâce à l'interface frontend de Kasal, les utilisateurs professionnels peuvent consulter les chronologies d'exécution qui suivent l'état du workflow, les interactions des agents et la progression des tâches. Parallèlement, l'intégration du traçage MLflow permet aux ingénieurs en IA de déboguer les performances du modèle, les appels LLM et les comportements des agents. Lorsqu'il est déployé sur Databricks Apps, Kasal utilise l'authentification OBO de Databricks pour l'isolation des utilisateurs et une persistance prête pour la production avec SQLite ou Lakebase pour des opérations agentiques transparentes.

Démarrer avec Kasal

Un parcours utilisateur typique commence par l'envoi à Kasal des spécifications de l'agent que vous souhaitez créer. Par exemple, vous pourriez demander : « Crée un plan qui générera une présentation commerciale pour que nos commerciaux vendent nos différents produits adaptés aux clients. » Kasal générera alors un plan structuré, souvent hiérarchique, en utilisant ses invites et ses grands modèles de langage.

Dans cet exemple, si le plan est en mode séquentiel, les agents s'exécuteront les uns après les autres dans un ordre défini. Cependant, si le plan est en mode hiérarchique, il inclura un agent gestionnaire et plusieurs sous-agents, chacun responsable de tâches spécifiques : par exemple, un qui récupère et analyse les données client, un autre qui récupère les données produit, un qui combine les deux pour élaborer un scénario pour la présentation, et un autre qui génère une présentation reflétant les informations détaillées et le scénario.

Vous pouvez ensuite exécuter le plan pour générer une présentation de produit pour un client spécifique. Si vous souhaitez modifier le workflow, par exemple en faisant l'expérimentation avec différents modèles ou outils, vous pouvez facilement le faire via l'interface utilisateur de Kasal.

Si vous pensez que le plan que vous avez créé dans Kasal peut être utile à d'autres, vous pouvez l'enregistrer dans le catalogue de Kasal, ce qui le rendra disponible pour être réutilisé et pour servir d'invite lors de sessions futures. Si vous souhaitez industrialiser le plan en dehors de Kasal, vous pouvez exporter son code et créer un pipeline de production autour de celui-ci. Vous disposez d'une flexibilité totale pour étendre et intégrer le plan dans votre architecture de solution plus globale.

Ce que vous pouvez créer avec Kasal

Nous voyons déjà des utilisateurs créer un large éventail d'agents et de systèmes d'IA multi-agentiques avec Kasal. Voici quelques exemples :

• Pipelines d'analyse de données : des agents qui queryent, analysent et visualisent les données
• Systèmes de génération de contenu : agents collaboratifs pour la recherche, la rédaction et la création de contenu
• Automatisation des processus métier : des workflows intelligents qui s'adaptent et prennent des décisions
• Recherche et développement : des agents qui collectent, synthétisent et présentent des insights.

Aujourd'hui, il existe deux moyens simples pour démarrer avec Kasal :

• Installez depuis la Marketplace directement dans votre workspace Databricks (recommandé) : une configuration en un clic qui ajoute Kasal en tant qu'application Databricks. Cette approche vous permet de profiter de l'interface gérée, de la gouvernance intégrée et des mises à jour automatiques. En savoir plus ici.
• Déployer à partir de la source : clonez le référentiel GitHub de Databricks Labs et exécutez le script de déploiement fourni. Cette option est idéale si vous souhaitez personnaliser ou étendre Kasal pour l'adapter à vos besoins spécifiques.
• Regardez la série Kasal pour découvrir les nouvelles fonctionnalités et les annonces.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original