Consultant it : python, generative ai

Descriptif de la mission :

Cette mission permettra d’apporter une vision claire, opérationnelle et comparée sur la notion d’« Agent Ready » dans des contextes applicatifs variés, et d’outiller
les équipes pour des choix technologiques éclairés lors de l’intégration d’agents dans des architectures modernes

Contexte et objectifs
Le concept « Agent Ready » vise à préparer une application afin qu’elle puisse intégrer, exploiter ou orchestrer des agents intelligents de manière modulaire et évolutive. La mission s’inscrit dans une démarche d’innovation technologique autour de l’intégration d’agents (qu’ils soient autonomes ou orchestrés par une plateforme centrale comme le MCP - Multi-agent Control Platform) au sein d’écosystèmes applicatifs modernes, avec pour objectif de définir un cadre robuste, flexible et interopérable.

Étude théorique
-Définition : Formaliser ce que signifie « Agent Ready » pour une application, c’est-à-dire la capacité d’intégrer des agents logiciels autonomes ou orchestrés, la gestion de leurs cycles de vie, leurs interactions, leur supervision et leur évolutivité.
-Analyse de l’état de l’art : Recenser les frameworks d’agents existants (ex : JADE, SPADE, Microsoft Bot Framework, Rasa…), les architectures classiques (agents autonomes vs agents orchestrés), et les standards d’interopérabilité et de communication.
-Spécifications fonctionnelles : Identifier les fonctionnalités minimales attendues (inscription/désinscription d’un agent, communication, sécurité, supervision, extensibilité, compatibilité multi-DB, etc.).
-Contraintes techniques et d’intégration : Étudier les impacts d’un couplage avec MCP ou d’une architecture sans MCP, la gestion du multi-agent sur différentes infrastructures et les enjeux de scalabilité.
Mise en pratique : Réalisation de POC « Agent Ready »
-POC avec MCP : Développer un prototype où des agents sont orchestrés par une plateforme centrale (MCP), démontrant l’enregistrement, la gestion et la communication inter-agents via la plateforme. Évaluer l’intégration avec différents frameworks (ex : JADE, SPADE) et bases de données (relationnelles, NoSQL,
etc.).
-POC sans MCP : Concevoir un démonstrateur dans lequel les agents gèrent eux-mêmes leur orchestration (architecture peer-to-peer, publication/souscription, etc.), en s’appuyant sur d’autres frameworks ou bibliothèques adaptées.
-Variabilité technologique : Réaliser les POC avec au moins deux frameworks d’agents différents et deux types de bases de données (par exemple : PostgreSQL et MongoDB), pour évaluer l’impact des choix techniques sur la capacité « Agent Ready ».
-Interopérabilité et portabilité : Tester la capacité des agents à fonctionner sur des environnements hétérogènes et l’exposition d’API pour l’intégration avec des
systèmes tiers.-Mesure de la performance et de la robustesse : Mettre en place des scénarios de test pour valider la montée en charge, la résilience, le monitoring et la sécurité
des agents.

Environnement Technique

Python

AI

AGENT READY