Questions fréquentes

Non. L'hébergement géré sur app.openlegion.ai ne nécessite aucune programmation — inscrivez-vous, choisissez un modèle, ajoutez votre clé API LLM et vos agents sont opérationnels en minutes. La version auto-hébergée nécessite Python 3.10+ et Docker. Dans tous les cas, les modèles d'équipe intégrés (Dev Team, Sales Pipeline, Content Studio) fonctionnent immédiatement sans configuration.

Chaque abonnement payant inclut un pack de bienvenue de crédits LLM qui n'expirent jamais — utilisables dès le premier jour, sans clé API. Vous pouvez aussi apporter vos propres clés API d'Anthropic, OpenAI, Google ou de l'un des 100+ fournisseurs supportés et payer ces fournisseurs directement, avec zéro markup sur l'utilisation des modèles.

Toute tâche qu'un humain effectue sur un ordinateur avec un navigateur ou un terminal. Les agents peuvent naviguer et interagir avec n'importe quel site web, se connecter à des applications web, remplir des formulaires, extraire des données de n'importe quelle page, envoyer des e-mails et messages, gérer des fichiers et dossiers, écrire et exécuter du code, traiter des documents, publier sur les réseaux sociaux, surveiller les pages pour détecter des changements et exécuter des automatisations personnalisées — tout cela 24h/24 sans supervision. Les déploiements courants incluent les pipelines de prospection commerciale, la veille concurrentielle, la qualification de prospects, les workflows développeurs, le traitement de factures, la production de contenu et l'automatisation de tâches internes.

OpenLegion est un runtime multi-agent isolé par conteneur, de qualité production, qui déploie des flottes d'agents autonomes dans des conteneurs Docker isolés. Chaque agent dispose de son propre budget, de ses propres permissions et de son propre coffre-fort de credentials — avec défense en profondeur via isolation par conteneur, proxy coffre-fort, ACLs par agent et exécution bornée. Ne nécessite que Python, Docker et une clé API. Pas de Redis, pas de Kubernetes, pas de LangChain. Sous licence PolyForm Perimeter License 1.0.1 (source-available).

OpenLegion isole chaque agent par conteneur, fait passer tous les identifiants par un coffre-fort en proxy et applique les budgets par agent — la plupart des frameworks ne le font pas. CrewAI et les frameworks similaires exécutent les agents dans des processus partagés, sans isolation, sans contrôle des coûts, avec des clés API stockées dans des fichiers de configuration. OpenLegion utilise un modèle de flotte (no CEO agent) avec coordination par blackboard et handoff structuré — aucun LLM dans le plan de contrôle ne décide du routage des tâches.

Plus de 100 fournisseurs de LLM via LiteLLM. Cela inclut Anthropic (Claude), OpenAI (GPT), Google (Gemini), Mistral, Moonshot et toute API compatible OpenAI. Vous pouvez attribuer différents modèles à différents agents dans la même flotte — sans dépendance fournisseur.

Via le proxy coffre-fort — les agents ne voient jamais les clés API. Les clés sont conservées dans le processus mesh sur l'hôte mesh. Quand un agent appelle un LLM, la requête passe par un proxy coffre-fort qui injecte l'identifiant au niveau réseau, suit l'utilisation des tokens et applique les limites de budget. Même un agent entièrement compromis ne peut pas accéder à vos clés API.

Non. OpenLegion fonctionne sur une seule machine sans services externes. Vous n'avez besoin que de Python 3.10+, Docker et d'une clé API LLM — pas de Redis, pas de Kubernetes, pas de LangChain, pas de bases de données externes.

Oui — OpenLegion est conçu pour le déploiement en production. Il inclut le support on-premises, un modèle de flotte avec coordination blackboard + pub/sub + handoff, la gouvernance des coûts par agent, une matrice de permissions par agent, l'isolation des identifiants via proxy coffre-fort et une base de code auditable d'environ 77 000 lignes avec plus de 5 800 tests. Les contrôles de défense en profondeur sont activés par défaut.

Oui. L'engine fonctionne sur une seule machine avec Python + Docker, sans service externe requis. Pour une inférence totalement locale, pointez le fournisseur LLM vers Ollama ; pour les modèles hébergés (Anthropic, OpenAI, Google, etc.) le proxy mesh contacte le fournisseur que vous configurez. Hôte mesh, agents, coffre-fort et tableau de bord s'exécutent tous sur la même machine.

Un framework d'agents IA est la couche de runtime et de bibliothèque pour déployer, coordonner et gouverner des agents IA autonomes en production. Contrairement aux simples bibliothèques SDK qui ne fournissent que des primitives de logique d'agent, un framework comme OpenLegion gère l'isolation par conteneur, le coffre-fort des credentials, les contrôles de coûts par agent, l'observabilité et le déploiement — pour que les équipes puissent livrer des agents sans construire de DevOps de zéro.

Un framework est une bibliothèque de code et un runtime pour construire et exécuter la logique d'agents — outils, prompts, mémoire, coordination. L'hébergement managé ajoute une couche opérationnelle par-dessus : approvisionnement dédié de VPS, tableau de bord, facturation et proxy de crédits. OpenLegion est les deux : un framework Python (runtime multi-agent isolé par conteneur) pour écrire et exécuter des agents, et un service optionnel d'hébergement managé pour les équipes qui ne veulent pas gérer l'infrastructure.

OpenLegion utilise un modèle de flotte — blackboard + pub/sub + handoff (no CEO agent). Les agents se coordonnent via un blackboard adossé à SQLite avec compare-and-set atomique, un bus d'événements pub/sub et un protocole de handoff structuré. Chaque agent a ses propres permissions, son propre budget et son propre ensemble d'outils. Les utilisateurs parlent directement aux agents ; aucun LLM dans le plan de contrôle ne décide du routage des tâches.

La sécurité des agents IA répond aux menaces propres aux agents autonomes : fuite d'identifiants, prompt injection, abus de ressources et exfiltration de données. La défense en profondeur d'OpenLegion — isolation par conteneur, proxy coffre-fort de credentials, matrice de permissions par agent, sanitisation des entrées, protection SSRF et durcissement Unicode/path-traversal — atténue chaque menace de façon indépendante, de sorte qu'une brèche dans une couche ne compromet pas les autres.