L'agent MLE est un cadre d'agent polyvalent basé sur l'IA qui simplifie et accélère les opérations d'apprentissage automatique en tirant parti de modèles linguistiques avancés. Il interprète des requêtes utilisateur de haut niveau pour exécuter des tâches ML complexes telles que le suivi automatique des expériences avec l'intégration de MLflow, la surveillance en temps réel des performances des modèles, la détection de dérive des données et la vérification de la santé des pipelines. Les utilisateurs peuvent interagir avec l'agent via une interface conversationnelle pour obtenir des métriques d'expériences, diagnostiquer des échecs d'entraînement ou planifier des retrainements. L'agent MLE s'intègre de façon transparente avec des plateformes d'orchestration populaires comme Kubeflow et Airflow, permettant des déclencheurs automatiques de workflows et des notifications. Sa architecture modulaire de plugins permet de personnaliser les connecteurs de données, les tableaux de bord de visualisation et les canaux d'alerte, le rendant adaptable aux flux de travail variés des équipes ML.

Le module Terraform AI Agent fournit une configuration Terraform réutilisable qui automatise le provisioning complet d'un backend d'agent IA. Il crée un VPC AWS, des rôles IAM avec des politiques de moindre privilège, des fonctions Lambda reliées aux API OpenAI ou personnalisées, des interfaces REST API Gateway, et des Step Functions optionnels pour l'orchestration de workflows. Les utilisateurs peuvent personnaliser les variables d'environnement, les paramètres de mise à l'échelle, la journalisation et la surveillance. Le module abstrait la complexité de la configuration cloud en entrées simples, permettant un déploiement rapide, cohérent et sécurisé d'agents conversationnels IA, d'automatisations de tâches ou de bots de traitement de données en quelques minutes.