L’environnement d’exécution qui gère chaque IA.

Un modèle vous donne les mots. Il ne peut pas, à lui seul, s'appuyer de manière fiable sur vos données réelles, choisir l'outil adéquat et l'appeler correctement, se rétablir en cas d'échec d'appel, mener à bien une tâche en plusieurs étapes, ni laisser une trace que vous pouvez reproduire. Socialhub Harness est le moteur d'exécution d'agent d'entreprise qui prend en charge toutes ces fonctions : il transforme un modèle performant en un agent fiable.

Chaque acteur IA de Flash — les responsables marketing, fidélisation et risques, le service de conciergerie des membres et chaque générateur en coulisses — est une Définition d'agent : un modèle structuré (routage, sources de contexte, compétences, outils avec leur propre portée, une MCP surface, un flux de travail, une mémoire et une politique de boucle) que ce environnement d'exécution exécute. Et comme chaque acteur s'exécute dans un seul environnement d'exécution, la gouvernance n'est pas un produit distinct ; c'est une propriété structurelle de l'exécution unifiée : un modèle fournit le langage ; un environnement d'exécution fournit l'action ; un environnement d'exécution unifié fournit la gouvernance automatiquement.

Cette référence est le point de vue du développeur sur ce runtime : ce qu'il fait au moment de l'exécution, le type de définition qu'il exécute et ses axes, comment les compétences se composent en étapes exécutées, la trajectoire reproductible que chaque exécution émet dans le journal des événements et les gardes qui ne parviennent pas à tout exécuter au même endroit. Pour un aperçu de l'entreprise, consultez la Socialhub Harness page produit.

Fonctionnement du runtime lors de l'exécution

Commencez ici, car c'est le principe même du système. Au démarrage d'une exécution, l'environnement d'exécution Harness effectue les tâches qu'un modèle de langage ne peut pas réaliser seul (les cinq points ci-dessous, dans l'ordre), et le résultat est une tâche menée à terme et une trajectoire que vous pouvez reproduire.

Un type de définition, décrit selon trois axes

Chaque acteur possède un seul type Definition. Ce type ne se duplique pas selon le profil : il est décrit le long d’axes orthogonaux. Ainsi, le même environnement d’exécution, le même journal d’événements et les mêmes gardes s’appliquent, que l’acteur soit un agent externe, une boucle interne Flash ou un générateur ponctuel.

Résultat de l'exécution : une trajectoire reproductible

La génération d'une trajectoire reproductible est la cinquième étape du processus d'exécution, et elle constitue également votre preuve d'audit. Quel que soit l'acteur et son mode d'exécution, chaque exécution génère un flux d'événements dans un seul Journal des événements en mode ajout uniquementChaque événement est estampillé d'un ID d'exécution et le version exacte du plan (définition) qui l'a produit — une exécution est donc auditable et reproductible. Les types d'événements ordonnés qu'une exécution émet :

En plus de cela, le journal contient les appels d'outils miroirs MCP (lorsque l'acteur conduit Flash sur MCP) et le résultat commercial final — ainsi la trajectoire, de l'intention au résultat, réside en un seul endroit.

// one run's trajectory (abbreviated — every event carries runId + definitionVersion)
{
  "runId": "run_a1f9…",
  "definition": "loyalty-manager",
  "definitionVersion": 4,
  "events": [
    { "type": "run_started",     "at": "2026-08-26T09:14:02Z" },
    { "type": "user_intent",     "intent": "work the win-back worklist" },
    { "type": "context_loaded",  "sources": ["task", "member_rollup", "churn_signal"] },
    { "type": "model_selected",  "model": "…" },
    { "type": "prompt_assembled","skill": "winback-worklist-execution" },
    { "type": "reasoning",       "summary": "high value, at-risk, consented" },
    { "type": "permission_check","tool": "issue_coupon", "result": "allowed" },
    { "type": "tool_called",     "tool": "issue_coupon", "args": { "value": 10 } },
    { "type": "tool_result",     "ok": true },
    { "type": "cost",            "tokens": 3120, "usd": 0.04 },
    { "type": "run_ended",       "outcome": "coupon issued · within budget" }
  ]
}

Consultez l'historique d'une course via l'application Flash. Retrouvez une course par son identifiant ou consultez la liste des courses récentes :

# one run's full trajectory
GET https://flash.socialhub.ai/api/flash/agent-runs/{runId}

# list recent runs
GET https://flash.socialhub.ai/api/flash/agent-runs

Les entrées ne sont jamais modifiées, seulement complétées ; le journal constitue l'historique complet des actions de chaque acteur et de leurs raisons, reconstituable étape par étape à partir de l'identifiant d'exécution et de la version du modèle.

Où le Harness s'adapte au reste de la plateforme

La Harness est l'environnement d'exécution de chaque acteur d'IA et, puisque tout y transite, la couche de gouvernance également. Deux références adjacentes détaillent les éléments qui la composent :

• MCP surface. Un acteur mcp_external détient une clé à portée limitée et appelle les outils gérés par Flash via le protocole de contexte de modèle. Le point de terminaison, l'authentification, la configuration client et le catalogue complet d'outils se trouvent dans le guide d'intégration MCP.
• Mécanismes d'autorisation et d'approbation. Le mécanisme par action (automatique/examen/interdit), la sémantique des écritures en attente/refusées et le cycle de vie des approbations qui sous-tendent le système d'autorisation sont documentés dans Gouvernance de l'IA : Introspection et approbations.