Agent Control (Galileo)
Anneau : ASSESS · Domaine : AI_AGENTS · Éditeur : Galileo
Plan de contrôle open source (Apache 2.0) publié par Galileo le 11 mars 2026 pour gouverner le comportement des agents IA à l'exécution. Un SDK (paquet Python agent-control-sdk, Python 3.12 ou plus, et paquet npm agent-control) fournit le décorateur @control() qui enveloppe une fonction, par exemple un appel de modèle ou d'outil. Chaque entrée ou sortie est évaluée par un serveur de contrôle (PostgreSQL, interface web) selon des politiques définies à distance, avec une décision allow, deny, steer, warn ou log ; une violation lève ControlViolationError avant que l'action ne parte. Les politiques changent sans redéploiement ni redémarrage des agents, le SDK les mettant en cache côté client. Évaluateurs intégrés : expressions régulières, listes, JSON, SQL ; connexion possible à des garde-fous tiers (Galileo Luna-2, NVIDIA NeMo Guardrails, AWS Bedrock Guardrails, Azure AI Content Safety, Cisco AI Defense) ou à des évaluateurs maison. Traces d'audit et export OpenTelemetry. La dernière version listée par l'API GitHub est la v8.12.0 (9 octobre 2026).
Valeur métier
Répond à un besoin concret des clients qui déploient des agents : appliquer au même endroit les règles de sécurité et de conformité (données personnelles, sujets interdits, actions à refuser) sans modifier chaque agent. Les développeurs placent les points de contrôle, les équipes conformité écrivent les politiques, avec une piste d'audit. Utile pour les secteurs régulés (banque, assurance, santé, secteur public). Limites : projet de six mois, adoption encore à démontrer ; il faut instrumenter le code des agents et exploiter un serveur ; la qualité des contrôles dépend des évaluateurs branchés, dont les plus avancés viennent de Galileo. Partenaires annoncés au lancement par Galileo : Cisco AI Defense, CrewAI, AWS Strands, Glean, Rubrik, ServiceNow. À distinguer d'un projet homonyme de HumanLayer (Agent Control Plane, orienté Kubernetes).
Valeur IA
Gouvernance des agents IA à l'exécution : politiques centralisées appliquées à chaque appel de modèle ou d'outil, sans toucher au code de chaque agent.
Tags : agents, guardrails, governance, open-source, runtime-policy, observability, security