Clea 2.0 · Framework agentique
Avec Clea 2.0, des agents IA pilotent la flotte
Les opérateurs formulent leurs demandes en langage naturel ; le framework connaît déjà chaque appareil.
Réserver une démoarrow_forwardCe qu’un agent peut faire
Les demandes en langage naturel deviennent des opérations coordonnées sur la flotte.
- monitoring
Interroger la télémétrie
Demandez des données d’appareils et obtenez des réponses à partir de la télémétrie en temps réel et historique.
- device_hub
Organiser la flotte
Regroupez les appareils et vérifiez l’état de la flotte sans ouvrir de tableau de bord.
- deployed_code
Créer des applications à partir d’un cas d’usage
Décrivez un cas d’usage et obtenez l’application et ses conteneurs.
- system_update
Lancer des campagnes OTA
Lancez des campagnes de mise à jour en langage naturel, sur les groupes d’appareils de votre choix.
Interroger la télémétrie
Demandez des données d’appareils et obtenez des réponses à partir de la télémétrie en temps réel et historique.
Fonctionnement
Trois briques rendent chaque appareil compréhensible pour un agent.
- hub
Serveur MCP natif
Clea 2.0 expose un serveur Model Context Protocol natif : les agents IA utilisent Clea comme outil pour lire la télémétrie, gérer les flottes et lancer des campagnes.
- auto_awesome
Onboarding sans configuration
Services, applications et appareils edge décrivent eux-mêmes leurs capacités et interfaces, si bien que Clea les comprend sans mapping manuel.
- schema
Moteur d’interfaces et de métadonnées
Des métadonnées en temps réel avec des éditeurs de mapping visuels pour chaque interface et déclencheur IoT. Modéliser une fois, réutiliser partout.
Sécurisé dès la conception
Les agents n’ont pas plus de droits que les personnes qui les utilisent.
- badge
L’identité de l’utilisateur
L’agent agit via SSO et OAuth 2.0 avec l’identité de l’utilisateur : il ne peut faire que ce que cet utilisateur est autorisé à faire.
- fact_check
Chaque action tracée
Chaque exécution d’agent et chaque appel d’outil est tracé et conservé pour vérification.
- neurology
Le modèle de votre choix
Connectez des LLM externes via des clients compatibles MCP, apportez votre propre modèle, exécutez un modèle local sur votre matériel ou utilisez le LLM intégré à Clea.
Une interface qui se construit elle-même
Une seule base de code pour tous les tenants, marques et marchés.
Interface auto-construite
Les métadonnées en direct génèrent tableaux de bord, widgets et panneaux ; un orchestrateur de micro-frontends compose chaque vue.
Dynamic Brand Engine
Le style du tenant appliqué à l’exécution donne à chaque instance sa propre identité de marque, à partir de la même base de code.
Prête pour tous les marchés
Chaque écran est traduisible : lancez-vous dans un nouveau pays sans toucher une ligne de code.
Studio AI, intégré nativement
Explorez et gérez les projets de workflows Studio AI dans la même interface.
Agentic AI : FAQ
Les questions des équipes sur les agents dans Clea 2.0.
Des agents IA peuvent lire les données et agir sur la flotte via Clea, toujours dans les limites des droits de l’utilisateur.
Clea 2.0 expose un serveur Model Context Protocol natif, afin que les agents IA puissent utiliser Clea comme outil.
Des LLM externes via des clients compatibles MCP, ou le LLM intégré à Clea.
Interroger la télémétrie, organiser des groupes d’appareils, vérifier l’état de la flotte, créer des applications et des conteneurs à partir d’un cas d’usage et lancer des campagnes OTA en langage naturel.
L’agent utilise l’identité de l’utilisateur via SSO et OAuth 2.0 : il ne peut faire que ce que cet utilisateur a la possibilité et le droit de faire.
Oui. Chaque exécution d’agent et chaque appel d’outil est tracé et conservé pour vérification.
Non. Apportez votre propre modèle, exécutez un modèle local sur votre matériel ou utilisez un modèle géré par SECO.
Oui. Studio AI permet de créer des workflows d’agents, et SECO peut fournir des agents et des outils MCP sur mesure en tant que service.