Sécurité enterprise-grade, conformité EU AI Act et infrastructure éprouvée dès le premier jour.
Configurez des agents avec des prompts système, des skills, des tools et des extensions. Support multi-modèle.
6 types de critères : correspondance de sortie, validation de schéma, utilisation de tools, vérification de sécurité, juge LLM et plus.
Exposez vos agents comme endpoints JSON-RPC avec authentification par clé API, limitation de débit et suivi d'utilisation.
Règles Firestore propriétaire uniquement, clés API hashées, gestion des clés côté serveur, exécution sandboxée.
WhatsApp, Telegram, Slack, GitHub, webhooks, MCP, widgets embarqués 9 connecteurs pour déployer vos agents là où vos utilisateurs travaillent déjà.
Atteignez vos clients sur WhatsApp — l'application de messagerie n°1. API Meta Cloud, accusés de lecture, 1000 conversations gratuites/mois.
Déployez votre agent en bot Telegram. Conversations privées et groupes, formatage MarkdownV2, configuration instantanée via @BotFather.
Votre agent rejoint les conversations Slack. Mentionnez-le dans les channels, envoyez-lui des DM, contexte de thread complet préservé.
Les agents lisent votre code, révisent les PRs, analysent les dépendances et suggèrent des correctifs — directement depuis vos dépôts.
Connectez n8n, Zapier ou Make pour orchestrer des workflows complexes. Votre agent devient un noeud dans votre stack d'automatisation.
Connectez n'importe quel service externe via le Model Context Protocol. Slack, Linear, Notion, bases de données — vos agents y accèdent tous.
Intégrez une bulle de chat IA complète sur n'importe quel site avec une seule balise script. Isolation Shadow DOM, streaming SSE, responsive mobile.
Déclenchez votre agent depuis n'importe quel service — Stripe, Jira, Zapier, n8n. Réponses JSON entrantes, notifications d'événements sortantes, sécurité HMAC.
Chaînez les intégrations : un agent lit une PR GitHub, vérifie Jira pour le contexte, poste une revue et met à jour Slack — entièrement automatisé.
6 modes d'optimisation pour repousser les limites de vos agents — affinage de prompts par hill-climbing, correction de bugs en un clic, stress testing adversarial, tournois de modèles, distillation de coûts et évolution multi-dimensionnelle. Chaque mode lance des expériences, note les résultats et ne conserve que ce qui améliore les performances.
Mute itérativement les prompts système via des stratégies guidées par LLM. Chaque itération est évaluée, seules les améliorations sont conservées — hill-climbing vers la meilleure config.
Analyse les cas d'évaluation échoués, diagnostique les causes profondes et patche automatiquement le prompt système pour corriger les faiblesses spécifiques.
Red team automatique de votre agent — génère des attaques adversariales (injections de prompts, jailbreaks, pièges à hallucination, cas limites) et renforce ses défenses jusqu'à ce qu'il résiste.
Oppose plusieurs combinaisons de modèles et configs. Un tournoi multi-rounds révèle le meilleur compromis qualité/coût/latence.
Explore toutes les combinaisons de prompt, modèle et config en parallèle. Lance des candidats simultanés, compare leurs scores de notation et converge vers la meilleure configuration pour votre cas d'usage.
Transfère les connaissances de modèles professeurs coûteux vers des étudiants moins chers. Maintenez la qualité tout en réduisant drastiquement les coûts d'inférence.
Testez la qualité et la sécurité de votre agent IA en quelques secondes. Collez un system prompt ou pointez vers un endpoint HTTP — obtenez un score multi-critères avec des recommandations actionnables.
Envoyez des attaques adversariales à l'endpoint HTTP de votre agent et évaluez ses réponses sur 4 critères de sécurité.
Collez votre system prompt, générez des cas de test avec l'IA, et obtenez un score de qualité détaillé.
Partagez le score de votre agent sur LinkedIn ou X avec une belle image OG. Montrez au monde que votre agent est prêt pour la production.
Les equipes decouvrent les pertes de qualite IA 6 semaines trop tard. Tests de regression continus pour vos workflows — comme les tests unitaires, mais pour la qualite de vos agents.
Monitorez vos agents avec vos propres prompts et cas de test. Detectez la derive de qualite avant qu'elle n'impacte vos utilisateurs.
Comparaison automatique avec votre dernier run. Alertes Slack/email des que la qualite passe sous votre seuil.
Lancez des checks de monitoring directement depuis votre IDE, CI/CD ou terminal. Le monitoring comme etape naturelle de votre workflow de dev.
Construisez des workflows sophistiqués avec des équipes d'agents, des pipelines et des méta-agents qui créent d'autres agents.
Exécutez plusieurs agents spécialisés en parallèle, séquentiel ou conditionnel. Un coordinateur synthétise leurs résultats en un rapport unifié.
Chaînez des agents en workflows étape par étape où la sortie de chaque agent alimente le suivant. Gestion d'erreurs et mapping des entrées intégrés.
Décrivez ce dont vous avez besoin en langage naturel. Le méta-agent crée un agent entièrement configuré — prompt système, skills, tools et suite de grading.
Suivez chaque token, chaque appel, chaque coût — avec traçage complet des sessions et facturation à l'usage.
Observabilité complète avec chronologie des événements, comptage de tokens, suivi des coûts et traces d'exécution des tools pour chaque session.
Facturation transparente à l'usage avec ventilation par agent, graphiques historiques et suivi des coûts multi-fournisseur.
32 outils MCP pour créer, tester, noter et déployer des agents IA depuis votre terminal ou IDE. Une commande pour installer. Zéro dépendance.
claude mcp add kopern -- npx -y @kopern/mcp-server{
"mcpServers": {
"kopern": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@kopern/mcp-server"],
"env": {
"KOPERN_API_KEY": "kpn_your_key_here"
}
}
}
}Ou utilisez Streamable HTTP directement
{
"mcpServers": {
"kopern": {
"type": "http",
"url": "https://kopern.ai/api/mcp/server",
"headers": { "Authorization": "Bearer kpn_..." }
}
}
}Chaque fonctionnalité Kopern est disponible comme outil MCP. Créez des agents, lancez la notation, déployez des templates, connectez des canaux — sans quitter votre éditeur.
Gestion d'Agents
8 outils
Notation & Optimisation
6 outils
Équipes & Pipelines
4 outils
Connecteurs
7 outils
Sessions & Mémoire
3 outils
Utilitaires
4 outils
Tout ce qu'il faut savoir pour construire, tester et déployer des agents IA avec Kopern.
Un agent IA exécute des tâches autonomes en plusieurs étapes à l'aide d'outils (API, bases de données, code), tandis qu'un chatbot se contente de répondre avec du texte scripté. Un agent raisonne, appelle des services externes et décide de la prochaine action. Utilisez un chatbot pour des FAQ simples, un agent IA pour des workflows complexes comme le tri de tickets ou les pipelines RAG.
Oui. Kopern est une plateforme no-code de création d'agents IA : décrivez votre objectif, choisissez un modèle ou un template, et déployez en moins d'une heure. Pas de Python, pas de boilerplate LangChain. Utilisez l'éditeur visuel, les connecteurs prêts à l'emploi (Slack, widget, webhooks) et les définitions d'outils en JSON Schema pour livrer sans écrire une seule fonction.
Kopern est une alternative no-code à CrewAI et LangChain, avec grading intégré, endpoints MCP, équipes multi-agents et déploiement en un clic. Contrairement aux frameworks purs, Kopern couvre tout le cycle de vie — build, test, grading, déploiement, monitoring — et supporte Claude, GPT, Gemini, Mistral et Ollama sans boilerplate.
Un agent IA coûte environ 0,01 à 0,30 $ par conversation selon le modèle et la taille du contexte. Les coûts de plateforme vont du gratuit à 79 $/mois pour les fonctionnalités production. Les équipes constatent généralement 30 à 40 % de réduction des coûts opérationnels par rapport aux chatbots, grâce à une meilleure résolution et à l'automatisation.
Créez des cas de test avec des entrées et comportements attendus, puis évaluez les réponses sur six critères : correspondance de sortie, validation de schéma, usage d'outils, sécurité, scripts personnalisés et LLM-juge. Lancez la suite à chaque changement pour détecter les régressions. Kopern automatise tout avec AutoTune et AutoFix.
MCP est un standard ouvert pour connecter les agents IA à des outils et données externes. Claude Code, Cursor et VS Code parlent tous MCP. Avec Kopern, exposez n'importe quel agent en serveur MCP et appelez-le depuis votre IDE, un pipeline CI ou vos applications — un protocole standard remplace des dizaines d'intégrations custom.
L'application complète commence le 2 août 2026. Les agents IA à haut risque doivent fournir une documentation technique, une supervision humaine, des journaux d'audit et des mécanismes d'arrêt. Kopern intègre nativement des politiques d'approbation d'outils, des logs de sessions et un générateur de rapport de conformité qui couvrent l'article 14 de l'EU AI Act.