Décembre 2025

Notes de version de décembre 2025 pour les agents dans Automation Cloud.

19 décembre 2025

Choix du meilleur modèle pour votre agent à l'aide d'évaluations

Vous pouvez tester différentes configurations de modèle directement au sein des ensembles d'évaluation. Configurez plusieurs combinaisons de modèles et de températures pour un ensemble d'évaluation, exécutez-les en parallèle et comparez la précision, la latence et le comportement entre des incidents de test identiques.Cette mise à jour facilite l'identification de la configuration du modèle la plus performante pour votre agent avant de déployer les modifications en production.

Pour des détails, reportez-vous à Choix du meilleur modèle pour votre agent.

Commentaires sur les traces d'agent

Nous introduisons des commentaires sur les traces d'agent, une nouvelle fonctionnalité qui vous permet d'annoter et d'examiner des parties spécifiques du runtime d'un agent.Vous pouvez désormais fournir des commentaires sur des étendues individuelles, y compris des appels d'outils, des vérifications de garde-fous et des sorties de modèle, ce qui facilite le diagnostic des problèmes, la mise en surbrillance des comportements corrects et le guidage des améliorations itératives.

2 décembre 2025

Itérations maximales configurables pour les agents

Vous pouvez désormais définir un nombre maximal d'itérations pour les agents directement dans les paramètres de l'agent. Cette limite vous aide à contrôle les coûts, à gérer le temps d'exécution et à empêcher le comportement des boucles infinies.

Le paramètre Max. itérations représente le nombre de boucles de raisonnement qu'un agent peut effectuer avant qu'il ne doive soit terminer l'objectif, soit s'arrêter ou procéder à un arrêt.Vous pouvez définir la valeur n'importe où entre 1 et 100, ce qui vous permet de l'adapter à des cas d'utilisation simples ou très complexes. Une fois que l'agent atteint la limite configurée, il doit finaliser la tâche ou interrompre l'exécution.

Ce paramètre est disponible uniquement pour les agents autonomes, et non pour les agents conversationnels.