L'IA multi-agents,
sous contrôle.
Orchestrez des agents IA en arborescence, avec human-in-the-loop natif, traçabilité complète et Decision Trail auditable — de l'éditeur visuel à la production.
La nouvelle façon d'orchestrer les agents IA
Le problème
Vous voulez des agents IA.
Mais pouvez-vous leur faire confiance ?
Les entreprises veulent déployer des agents IA mais se heurtent à des craintes réelles sur le contrôle, la visibilité et la responsabilité.
Agents incontrôlables
Un agent sans contraintes peut halluciner, boucler indéfiniment ou accéder à des données sensibles qu'il ne devrait jamais voir.
Aucune visibilité
Vous ne savez pas ce que l'agent fait, pourquoi il a pris cette décision, ni combien il vous coûte.
Aucune gouvernance
Pas de validation humaine, pas de piste d'audit, pas de séparation des responsabilités. Bonne chance pour expliquer ça à la conformité.
Autonomie contrôlée
Le cadre pour une IA que vous pouvez gouverner
Les agents sont autonomes dans leurs limites — mais ces limites sont strictes, observables et appliquées par conception.
Hiérarchie structurée
Chaque agent a un rôle et un périmètre définis
Architecture en arbre, pas un maillage chaotique. Un agent ne peut communiquer qu'avec ses enfants — pas d'appels latéraux, pas de surprises.
Observabilité totale
Vous voyez tout, en temps réel
Chaque appel d'outil, chaque délégation, chaque coût — traçable. Déboguez des flux multi-agents complexes en toute transparence.
Humain dans la boucle
L'humain décide quand c'est important
UserNode natif, mode revue de la KB, boîte de réception avec notifications email. L'humain est dans la boucle par conception, pas en tant qu'ajout tardif.
Auditabilité native
Chaque décision expliquée et tracée
Le Decision Trail capture chaque jugement d'agent avant l'action. Rapport structuré + narratif généré par LLM — prêt pour la conformité, les audits post-incident et l'explicabilité client.
Voyez par vous-même
Autonomie contrôlée et auditable, de la conception à la production
Chaque pilier est intégré au produit — pas ajouté après coup. Voici ce que ça donne en pratique.
Chaque agent connaît sa place
Concevez des workflows multi-agents sous forme d'arbre visuel. Chaque noeud a un rôle défini, son propre LLM et des outils explicites. Les agents ne communiquent qu'avec leurs enfants — pas d'appels latéraux, pas de chaos émergent. Vous voyez l'architecture d'un coup d'oeil.
- Architecture en arbre, pas en maillage
- LLM et outils dédiés par agent
- Noeuds gateway pour API, Slack, email

Tracez chaque décision en temps réel
Visualisez chaque appel d'outil, chaque délégation inter-agents, chaque réponse remontant dans l'arbre. Comprenez pourquoi un agent a fait un choix précis. Suivez les coûts par modèle, par agent, par conversation. Déboguez en toute transparence.
- Traçage des conversations en temps réel
- Visibilité sur les appels d'outils et délégations
- Suivi des coûts multi-modèles

Le jugement humain quand ça compte
Les agents escaladent vers votre équipe lorsqu'ils ont besoin d'un avis humain. Le mode revue de la base de connaissances garantit qu'aucune modification ne passe sans approbation. Les membres de l'équipe répondent via leur boîte de réception avec notifications email — les connaissances capturées alimentent automatiquement le système.
- Escalade native via UserNode
- Mode revue de la KB pour la gouvernance
- Notifications email + boîte de réception

Base de connaissances auto-maintenue avec Knowledge Graph
L'AI Librarian organise automatiquement votre base de connaissances après chaque conversation — classement des documents, dédoublonnage du contenu, mise à jour des informations. Le Knowledge Graph extrait automatiquement entités et relations, permettant aux agents d'explorer les connexions entre concepts. Recherche hybride sémantique + mots-clés. Mode revue pour une gouvernance complète.
- Curation automatique par l'AI Librarian
- Knowledge Graph avec extraction d'entités
- Recherche hybride (sémantique + mots-clés)

Expliquez chaque décision que vos agents prennent
Le tool log_decision est injecté automatiquement quand la Decision Trail est active. Chaque agent documente ses choix avant de les exécuter. Vous obtenez un rapport structuré (décisions ordonnées, agent, timestamp, raison) plus un narratif généré par LLM à la demande. Zero overhead quand désactivée.
- Tool log_decision auto-injecté
- Rapport structuré + narratif LLM
- Per-conversation snapshot (immutable)

Comment ça marche
Opérationnel en quelques minutes
Trois étapes vers des agents IA prêts pour la production.
Concevez vos agents
Éditeur visuel en glisser-déposer. Construisez votre arbre d'agents, attribuez à chacun un rôle, un modèle LLM et des outils spécifiques. Ajoutez des noeuds gateway pour vos points d'entrée.

Connectez connaissances et outils
Associez des bases de connaissances, configurez vos intégrations. 60 outils prêts à l'emploi répartis sur 9 intégrations — ou créez des outils personnalisés sans code.

Déployez et supervisez
Activez votre stack. Supervisez les conversations en temps réel, suivez les coûts par modèle, et laissez le Librarian améliorer votre KB en continu.

Capacités
La puissance dans un cadre maîtrisé
Tout ce dont vos agents ont besoin pour fonctionner à grande échelle — gouverné, observable et prêt pour la production.
Decision Trail
Audit trail automatique des décisions d'agents. Rapports structurés + narratifs LLM. Conçu pour la conformité et l'explicabilité.
Contrôles par agent
Sandboxing, réseau, planification, compaction — configurables par agent. Least-privilege par conception.
Terminaison garantie
Limites d'itérations, propagation d'échecs, retry résilient — pas de mauvaise surprise sur la facture.
Multimodal
Images, PDF, fichiers texte. Vos agents voient, lisent et analysent tous les formats.
60 outils, 9 intégrations
HubSpot, Gmail, Slack, Brevo, Resend, Airtable, Apollo, GitHub, Tavily. CRM, email, prospection, recherche web, données.
Recherche web
Recherche web native pendant le raisonnement de l'agent. Vos agents se documentent en temps réel.
Base de connaissances
Recherche hybride sémantique + mots-clés. AI Librarian pour une curation autonome ou supervisée.
Knowledge Graph
Extraction automatique d'entités et de relations. Explorez les connexions entre concepts dans votre base de connaissances.
Tâches planifiées
Agents proactifs : relances, nurturing, vérifications périodiques. Programmez des réveils nativement.
Système de fichiers
Stockage partagé entre agents. Collaborez sur des documents, rapports et exports.
Sandbox de code
Exécution de code en sandbox. Python, Node.js, bash — isolé du réseau, avec accès complet au système de fichiers.
Génération de documents
Documents PDF et HTML multi-pages avec CSS personnalisé. Rapports professionnels, propositions et contrats.
Outils personnalisés
Connectez vos agents à n'importe quelle API externe — sans code. Définissez le schéma, l'endpoint et l'authentification.
Ponts inter-stacks
Composition modulaire de workflows réutilisables. Connectez vos stacks pour des pipelines complexes.
Multi-tenant
Chaque organisation isolée, chaque stack isolé. Conçu pour le multi-tenant dès le premier jour.
Comparaison
Herald vs. frameworks open source
Les frameworks open source vous donnent la liberté. Herald vous donne le contrôle.
Intégrez en quelques minutes
SDK officiels pour votre framework préféré. Envoyez un message, recevez la réponse via webhook.
$composer require herald-ai/herald-bundle// Send a support email to your agent stack
$response = $this->heraldClient->sendMessage(
endpointId: 'your-endpoint-id',
message: $email->body,
systemMessages: [
"Customer: {$customer->name}",
"Plan: {$customer->plan}",
],
metadata: ['emailId' => $email->id],
);
// Receive the AI response via webhook event
#[AsEventListener]
final readonly class SupportResponseListener {
public function __invoke(HeraldResponseReceivedEvent $event): void {
$this->mailer->reply($event->metadata['emailId'], $event->response);
}
}$composer require herald-ai/herald-laravel// .env
HERALD_API_URL=https://api.herald-ai.net
HERALD_API_KEY=your-api-key
// Send a support email to your agent stack
$response = Herald::send('your-endpoint-id', $email->body, [
'systemMessages' => ["Customer: {$customer->name}"],
'metadata' => ['emailId' => $email->id],
]);
// Receive the AI response via webhook route
Route::post('/herald/webhook', function (HeraldEvent $event) {
Mail::reply($event->metadata['emailId'], $event->response);
});$npm install @herald-ai/nodeimport { Herald } from '@herald-ai/node';
// Send a support email to your agent stack
const herald = new Herald({ apiKey: process.env.HERALD_API_KEY });
const { conversationId } = await herald.send(
'your-endpoint-id', email.body, {
systemMessages: [`Customer: ${customer.name}`],
metadata: { emailId: email.id },}
);
// Receive the AI response via webhook middleware
app.post('/herald/webhook', herald.webhook((event) => {
await mailer.reply(event.metadata.emailId, event.response);
}));$pip install herald-aifrom herald import Herald
# Send a support email to your agent stack
herald = Herald(api_key=os.environ["HERALD_API_KEY"])
response = herald.send(
"your-endpoint-id", email.body,
system_messages=[f"Customer: {customer.name}"],
metadata={"emailId": email.id},)
# Receive the AI response via webhook (Flask)
@app.route("herald/webhook", methods=["POST"])
@herald.webhook
def handle_response(event):
mailer.reply(event.metadata["emailId"], event.response)Des tarifs simples et transparents
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- Bases de connaissances illimitées
- Support prioritaire
- Outils personnalisés et intégrations
- Collaboration d'équipe (5 sièges)
- Analytiques avancées
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- Conversations illimitées
- Sièges illimités
- SSO / SAML
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- Déploiement on-premise
À propos
Derrière Herald
Antoine Delamarre
Fondateur & Architecte logiciel
20 ans à architecturer des systèmes logiciels pour des entreprises — expertise PHP (Zend Certified Engineer), architecture cloud, intégrations IA.
Herald est né d'un constat simple : on déploie des agents LLM en production sans moyens de les auditer, les contraindre, ni les reprendre en main. C'est le cadre que j'aurais voulu avoir le jour où j'ai mis mon premier agent en prod.
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