Magi : l'assistant expert qui connaît votre agent, vous aide à le corriger et vous laisse garder le contrôle

La plupart des équipes qui exploitent des agents en production ne peuvent pas dire avec certitude si leur agent fonctionne vraiment.

Elles connaissent le taux de confinement. Elles peuvent montrer un tableau de bord. Mais demandez-leur pourquoi l'agent a répondu de telle manière à un client précis, et le silence s'installe. Quelqu'un ouvre un ticket auprès de l'équipe technique. Quelqu'un fouille dans les logs. Quelques jours plus tard, vous aurez peut-être une réponse.

Ce délai coûte plus que du temps. Les équipes qui tirent le meilleur parti de l'IA sont souvent celles qui la comprennent le mieux. Selon McKinsey, les entreprises qui obtiennent les meilleurs résultats financiers grâce à l'IA, celles qui lui attribuent au moins 20 % de leur EBIT, sont plus susceptibles que les autres d'adopter des pratiques qui rendent leur IA explicable. Comprendre votre agent n'est pas un luxe. C'est ainsi que vous en tirez de la valeur.

Alors pourquoi faut-il encore un ingénieur pour comprendre un agent ? Et pourquoi faut-il encore quelqu'un qui maîtrise la configuration pour agir sur ce que vous apprenez, par exemple mettre à jour une politique ou renforcer un garde-fou ?

Nous pensons que concevoir et gérer un agent ne devrait pas exiger une expertise technique pointue. C'est pour cette raison que nous avons créé Magi.

Découvrez Magi

Magi (prononcé « MAG-ee ») est un nouvel assistant IA pour Maven. Vous lui parlez en langage naturel, comme vous parleriez à la personne la plus brillante de votre équipe. Il fait trois choses.

• Il observe. Posez à Magi n'importe quelle question sur les données de votre agent. Quelles sont les demandes les plus fréquentes des clients cette semaine ? Où l'agent est-il en difficulté ? Qu'est-ce qui a changé depuis le mois dernier ? Vous obtenez des réponses sans écrire de requête ni attendre un rapport.
• Il explique. Montrez une conversation à Magi et demandez pourquoi. Pourquoi l'agent a-t-il pris cette décision ? Pourquoi a-t-il escaladé ici et pas là ? Magi vous détaille son raisonnement en langage clair, pas en logs.
• Il rédige. Demandez à Magi de rédiger un ensemble de garde-fous pour une nouvelle politique, ou de vous aider à configurer votre agent à partir de ce qu'il vient de découvrir. Magi se charge du plus gros du travail : identifier ce qui doit changer et vous le préparer.

Intégré à Agent Designer

Magi se trouve directement dans Agent Designer, à côté de l'agent sur lequel vous travaillez. Il voit ce que vous regardez : vous pouvez donc l'interroger sur la conversation, la charter ou la variante affichée et obtenir des réponses ancrées dans ce contexte. Puis passer de l'analyse à l'amélioration sans quitter la page.

Que vous soyez responsable du support, manager CX ou ingénieur, la réponse à « pourquoi l'agent fait-il cela ? » n'est jamais qu'à une question de distance.

C'est toujours vous qui enregistrez

Magi ne modifie jamais votre configuration sans vous. Chaque changement qu'il propose attend votre revue et votre validation.

C'est un choix délibéré. Un agent qui crée des agents ne vaut que par la confiance que vous accordez à ce qu'il produit. En entreprise, « c'est l'IA qui l'a modifié » n'est pas une réponse acceptable à « pourquoi l'agent fait-il cela ? ». Magi se charge donc de l'investigation et de la rédaction, et la décision vous revient.

L'Agent Ops à la portée de tous

Mettre un agent en production est une étape. Le maintenir performant, c'est le vrai travail. Nous appelons ce travail l'Agent Ops.

Si vous avez travaillé dans le logiciel, vous connaissez le DevOps : livrer du code n'est pas la ligne d'arrivée, et l'exploiter et l'améliorer est une discipline à part entière. L'Agent Ops applique la même idée aux agents IA. C'est le travail continu qui consiste à surveiller les performances de votre agent, comprendre pourquoi il se comporte ainsi, l'améliorer à mesure que les politiques évoluent et que de nouvelles questions arrivent, et encadrer ce qui change et qui le valide. Sans cela, un agent s'éloigne peu à peu des besoins de l'entreprise. Avec cela, l'agent s'améliore chaque semaine où il est en production.

Jusqu'à présent, l'Agent Ops était surtout un métier technique. Magi change qui peut le pratiquer. Concrètement, voici à quoi cela ressemble. Imaginons que vous remarquiez une conversation qui a débouché sur une demande de remboursement alors qu'elle n'aurait pas dû. Une manager CX demande à Magi : « Pourquoi cette conversation a-t-elle débouché sur une demande de remboursement ? » Magi analyse la conversation de bout en bout, recherche les escalades de remboursement similaires sur les 30 derniers jours et compare les charters concernées. Il identifie la cause : la configuration de l'agent déclenche une escalade de remboursement dès qu'un client mentionne un problème de santé, et cette logique s'est appliquée dans 137 conversations au cours des 30 derniers jours. Magi rédige des révisions des charters Foundations, Subscription Troubleshooting et Refund Help qui restreignent les cas où une escalade de remboursement doit avoir lieu. La manager examine les modifications, les valide, et le prochain client qui mentionne un problème de santé est aidé au lieu d'être escaladé. Avant Magi, corriger ce problème aurait pris des jours. Quelqu'un aurait repéré le problème, ouvert un ticket et attendu qu'une ressource technique retrace la logique à travers les charters. Avec Magi, une seule conversation suffit, et c'est la personne qui a repéré le problème qui le corrige.

C'est cela, l'Agent Ops à la portée de tous : comprendre ce qui se passe, déterminer ce qu'il faut changer et continuer à s'améliorer. Résultat : un agent qui progresse parce que ce sont les personnes qui connaissent le mieux vos clients qui le façonnent.

En avant-première : Maven dans les outils que vous utilisez déjà

Magi est votre façon de travailler avec votre agent dans Maven. Nous ouvrons aussi de nouvelles façons d'intégrer Maven aux outils que votre équipe utilise déjà.

• Maven MCP. Connectez Maven aux assistants IA que votre équipe utilise déjà, comme Claude. Votre équipe CX peut exploiter les données et les analyses de Maven dans son travail quotidien, de l'analyse à la préparation des QBR en passant par la création de slides ou de documents, aux côtés des autres outils connectés.
• Maven CLI. Les développeurs et ingénieurs solutions peuvent travailler avec Maven en ligne de commande. Associez-le à un assistant de code comme Claude Code et décrivez votre besoin en langage naturel, par exemple examiner la configuration d'un agent ou récupérer des conversations.

Aujourd'hui, ces deux outils servent à accéder aux données et analyses de Maven là où vous en avez besoin. À terme, ils vous permettront aussi d'agir, pas seulement de consulter. Plus d'informations très bientôt.

Rejoignez la liste d'attente

Nous avons hâte que vous essayiez Magi. Nous gardons encore quelques surprises pour le lancement. Disons simplement qu'observer, expliquer et rédiger, c'est là que Magi commence, pas là qu'il s'arrête.

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