Agents IA installés chez vous
Marketing, RH, LinkedIn, Instagram, développeur : chaque agent s'appuie sur la base de connaissances et l'historique de conversation privés de votre entreprise, propulsés par un LLM local installé sur votre infrastructure. Il lit vos documents et vos outils — Slack, Microsoft 365, Google Workspace, Notion — et, avec votre accord, y agit.
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Chaque agent partage la base de connaissances de votre entreprise et garde son propre historique. Il cite ses sources, lit vos pièces jointes — images et PDF, scannés compris — et génère des images à la demande. Son prompt se règle à votre entreprise, et un agent propre à votre métier s'ajoute à la demande.
Personnalisation par votre administrateur : une directive d'entreprise, puis, agent par agent, un prompt complété ou remplacé, un nom affiché et un modèle. Un même agent répond ainsi différemment d'une entreprise à l'autre, sans rien partager entre elles.
Chaque connexion est établie par votre administrateur, outil par outil, avec les seuls droits nécessaires. Rien n'est partagé ni autorisé par défaut, et ce qu'un document ne montre pas à quelqu'un dans votre outil, l'agent ne le lui montre pas non plus.
Indexation des canaux publics que vous choisissez, fil par fil. Un robot répond à vos équipes dans les canaux ouverts et en message direct, toujours dans un fil.
Une seule connexion pour les trois. Texte des documents Word, PowerPoint et Excel extrait, conversations Teams indexées par fil, droits d’accès lus élément par élément.
Dossiers Drive et Drive partagés, choisis un par un. Les droits de chaque fichier sont respectés : un document restreint le reste dans les réponses.
Les pages et bases partagées avec l’intégration, structure conservée (titres, listes, tableaux, propriétés).
Base PostgreSQL ou MySQL en lecture seule, API JSON paginée, pages web et sitemap. Synchronisation planifiée, mise à jour incrémentale.
Publier dans un canal, créer une page, déposer un fichier : chaque action est autorisée par votre administrateur pour un agent et une cible nommés, validée par un humain avant d’être envoyée, et journalisée.
Le protocole MCP (Model Context Protocol) relie les assistants IA aux outils. Kwaku Agents le parle des deux côtés : vos outils entrent dans vos agents, et vos agents entrent dans vos outils. Tout est en lecture seule sauf ce que vous autorisez nommément.
Déclarez le serveur MCP de votre outil métier : ses outils sont découverts, puis autorisés un par un, agent par agent. Tout ce qui écrit passe par une validation humaine.
Depuis un assistant, un éditeur de code ou tout client MCP, interrogez un agent ou cherchez dans la base de connaissances. La clé API fixe le périmètre : agents autorisés, débit, lecture seule.
Un appel HTTP authentifié, une pièce jointe par appel (image ou PDF, scanné compris) : vos systèmes interrogent un agent sans passer par l’écran, avec le modèle que vous avez choisi pour eux.
Deux façons d'adopter Kwaku Agents, pour la même plateforme. La première est l'installation sur votre infrastructure : vos documents, vos conversations et le modèle de langage ne quittent pas votre réseau. L'hébergement par Kwaku IT, en licence par siège, reste possible pour démarrer sans serveur. Dans les deux cas, les comptes sont créés par l'administrateur de votre entreprise : il n'y a pas d'inscription publique.
La même plateforme, les mêmes agents et les mêmes connecteurs, installés dans votre réseau. Rien ne transite par nos serveurs : ni vos documents, ni vos conversations, ni vos identifiants d'outils.
Pour démarrer sans serveur : chaque entreprise cliente dispose d'un nombre de sièges et d'une licence gérés par Kwaku IT. Ces paliers sont indicatifs, le nombre de sièges et le tarif exacts sont fixés par entreprise.