Qu'est-ce que Runsight ?
Runsight est un moteur de workflow basé sur YAML conçu spécifiquement pour les agents IA. Il permet aux développeurs de concevoir, valider, exécuter et évaluer des workflows d'agents avec un contrôle de version natif Git. Chaque workflow est stocké sous forme de fichier YAML brut dans votre dépôt, vous permettant ainsi de créer des branches, de réviser et de fusionner les modifications des agents comme n'importe quel autre code. La plateforme s'exécute entièrement sur votre machine avec vos propres clés API, est 100 % open source sous licence Apache 2.0, et ne nécessite ni compte cloud ni inscription pour démarrer.
À qui s'adresse-t-il ?
- Ingénieurs IA/ML qui ont besoin de versionner les workflows d'agents et de suivre les coûts d'exécution au centime près
- Équipes de développeurs qui souhaitent un format partagé et révisable pour l'orchestration d'agents, plutôt que des scripts Python éparpillés
- Créateurs soucieux de leur budget qui ont besoin de plafonds de dépenses stricts et d'une visibilité en temps réel sur les coûts pour éviter les factures surprises
Fonctionnalités clés
Éditeur Canvas et YAML synchronisés
Deux vues du même état de workflow. Modifiez le YAML dans l'éditeur Monaco et le canvas se met à jour automatiquement. Déplacez les nœuds sur le canvas et le YAML reste propre. Validez le YAML dans Git comme n'importe quel autre code, avec un support complet des diffs pour les révisions de code.
Suivi des coûts par exécution avec plafonds budgétaires stricts
Chaque bloc et chaque exécution sont suivis au centime près. Définissez un budget max_cost et max_tokens qui interrompt l'exécution avant tout dépassement. Fini les factures surprises après des exécutions par lots — vous voyez exactement ce que chaque étape coûte en temps réel.
Cadre d'évaluation intégré
Des assertions sur la sortie de chaque bloc vous permettent de valider les résultats par programmation. Les hooks de transformation permettent une extraction structurée, et les tests de régression entre les exécutions garantissent que vos agents se comportent de manière cohérente à mesure que les workflows évoluent.
Pause et arrêt en cours d'exécution
Arrêtez un agent en cours d'exécution avant qu'il ne gaspille votre budget. Mettez en pause l'exécution, inspectez l'état actuel, puis reprenez ou arrêtez l'exécution. Cela vous donne un contrôle précis sur les tâches d'agents longues ou coûteuses.
Ce qui se démarque
"Livrez des agents comme vous livrez du code."
Cette philosophie est au cœur de Runsight. En traitant les workflows comme des fichiers YAML différentiables par Git, la plateforme apporte les bonnes pratiques du génie logiciel — création de branches, révision de code, historique des versions — dans le monde du développement d'agents IA. Si Runsight disparaît demain, vous aurez toujours des configurations de workflow lisibles et exécutables. Pas de verrouillage propriétaire, pas de formats propriétaires, pas de dépendance au cloud.
À essayer si…
Vous construisez des workflows d'agents IA et souhaitez avoir le contrôle de version, la transparence des coûts et l'évaluation intégrés dans votre boîte à outils dès le premier jour. Runsight est particulièrement utile si vous en avez assez de déboguer des agents avec des instructions print, de gérer des scripts d'orchestration Python éparpillés, ou de recevoir des factures surprises après des exécutions par lots. Le démarrage en une commande (uvx runsight) et la nature auto-hébergée le rendent trivial à essayer — pas d'inscription, pas de compte cloud, juste votre machine et vos clés API.
