Notes pratiques : kagent : le framework d’agents IA natif de Kubernetes que vous devez utiliser
Guide pratique détaillé des notes pratiques : kagent : le framework d’agents IA natif de Kubernetes que vous devez utiliser, avec des contrats, des vérifications et des emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes qui adoptent ce modèle.
Ce guide reconstruit le parcours allant des matières premières à un système fonctionnel pour : kagent : Le framework d’agent IA natif Kubernetes que vous devriez vraiment connaître. L’accent est mis sur des étapes opérationnelles, des vérifications explicites, ainsi que du code que vous pouvez intégrer directement dans un dépôt sans devoir deviner son intention. Pour l’étape d’aperçu, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans avoir à deviner l’état caché. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définissez des vérifications de succès, et refusez toute complétion partielle silencieuse.
Qu’est-ce que kagent ?
Lors de la phase « Qu’est-ce que kagent ? », notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
Architecture
Lors de la phase d’architecture, notez d’abord les exigences : entrées requises, signal de succès et comportement en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le mécanisme de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Kubernetes Cluster │
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Controller │────▶│ Agent CRDs │ │
│ │ (Go) │ │ ToolServers │ │
│ └──────────────┘ │ ModelConfig │ │
│ │ └──────────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Engine │────▶│ MCP Server │ │
│ │ (Python ADK │ │ (Built-in │ │
│ │ or Go ADK) │ │ tools) │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────▼───────┐ │
│ │ Dashboard │ ← Web UI (React/TypeScript) │
│ │ + CLI │ ← kagent CLI (Go) │
│ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Contrôleur
Lors du travail sur l’étape du Contrôleur, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures. Faites des points après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lors du travail sur l’étape du Contrôleur, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des vérifications de succès et refusez les terminations partielles silencieuses.
Moteur (Application)
L’étape Engine App fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de rollback avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration aux environnements partagés. Gardez l’état des graphes simple et structuré. Les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a modifié tel champ et perturbent la reprise après interruption.
Serveurs d’outils
Les étapes des serveurs d’outils fonctionnent le mieux lorsqu’elles sont considérées comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de rollback avant d’élargir le périmètre. Conservez les configurations en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Exposez les outils avec des schémas restreints et des étiquettes explicites indiquant leurs effets secondaires. Les hôtes doivent savoir quels appels modifient l’état du système avant de les valider automatiquement.
Humain dans la boucle (HITL)
La phase HITL avec intervention humaine fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours réussi et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Maintenez l’état des graphes simple et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption. La phase HITL avec intervention humaine fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définites des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.
tools:
- type: McpServer
mcpServer:
name: kagent-tool-server
kind: RemoteMCPServer
apiGroup: kagent.dev
toolNames:
- k8s_get_resources # runs immediately
- k8s_apply_manifest # pauses for approval
- k8s_delete_resource # pauses for approval
requireApproval:
- k8s_apply_manifest
- k8s_delete_resource
Modèles de prompts
Pour l’étape des modèles de prompt, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce du coût évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Préférez des sorties structurées avec validation de schéma plutôt que du texte libre lorsque l’étape suivante consiste en du code ou une appel à outil.
systemMessage: |
You are a Kubernetes management agent named {{.AgentName}}.
{{include "builtin/safety-guardrails"}}
{{include "builtin/tool-usage-best-practices"}}
{{include "my-prompts/cluster-specific-rules"}}
Your tools: {{.ToolNames}}
Mémoire de l’agent et compression du contexte
Pour l’étape de mémoire et de contexte des agents, définissez les entrées, le responsable de l’étape ainsi que les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Mettez en place une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
Agents en tant qu’outils (A2A)
Pour l’étape Agents as Tools A2A, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Authentifiez au niveau du gateway et réautorisez au niveau du plan de données. Un token porteur seul ne constitue pas une frontière entre les tenants. Pour l’étape Agents as Tools A2A, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des vérifications de succès et refusez les terminations partielles silencieuses.
Fournisseurs de LLM pris en charge
Lors de la phase des fournisseurs LLM pris en charge, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le projet passe de la démonstration aux environnements partagés. Mémorisez les instructions système stables et les schémas des outils. Envoyer à nouveau un préambule identique est une cause fréquente de gaspillage.
apiVersion: kagent.dev/v1alpha2
kind: ModelConfig
metadata:
name: default-model-config
namespace: kagent
spec:
provider: OpenAI
model: gpt-4o
apiKeySecret: kagent-openai
apiKeySecretKey: OPENAI_API_KEY
Avantages
Lorsque vous travaillez sur l’étape Pros, notez d’abord le contrat : les données requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le mécanisme de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
Inconvénients
Lors du travail sur l’étape Cons, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures. Faites des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lors du travail sur l’étape Cons, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des vérifications de succès et refusez les terminations partielles silencieuses.
Choisir un modèle : local ou API
La phase locale de sélection d’un modèle fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript parfait, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration aux environnements partagés. Fixez un budget de tokens par tour et par session : les outils agents élargissent lourdement le contexte ; des plafonds stricts empêchent que les démonstrations ne se transforment en factures inattendues.
Qu’est-ce qui fonctionne de manière fiable avec les modèles locaux
Ce qui fonctionne de manière fiable avec les scénarios de test se prête le mieux à être traité comme une surface mesurable. Capturez un exemple réussi, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Fixez des limites de tokens par tour et par session. Les outils agents élargissent lourdement le contexte ; des plafonds stricts empêchent que les démonstrations ne se transforment en factures inattendues.
Qu’est-ce qui nécessite un modèle API
La phase « Ce qui a besoin d’une API » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et une note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours réussi et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Fixez un budget de tokens par tour et par session. Les outils agents élargissent lourdement le contexte ; des plafonds stricts empêchent que les démonstrations ne se transforment en factures inattendues. La phase « Ce qui a besoin d’une API » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et une note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des critères de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.
Réalités des coûts et de la confidentialité
Pour l’étape relative aux coûts et à la confidentialité, définissez les entrées, le responsable de l’étape ainsi que les critères d’arrêt avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu, sans avoir à deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts permet d’éviter des factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La configuration en temps de compilation ne garantit pas pour autant la complétude du processus métier.
Paysage concurrentiel
Pour l’étape de l’analyse du paysage concurrentiel, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Mettez en place une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
k8sgpt vs kagent
Pour l’étape k8sgpt contre kagent, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Imposez l’approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. Une connexion en temps de compilation ne suffit pas à garantir la complétude du processus métier. Pour l’étape k8sgpt contre kagent, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définissez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.
BotKube contre kagent
Lors de l’étude des options BotKube vs kagent, notez d’abord les exigences du contrat : entrées requises, signal de succès et conséquences en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés. Créez un point de contrôle après chaque étape coûteuse. La reprise du processus ne doit pas facturer à nouveau la même appel de LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
HolmesGPT vs kagent
Lorsque vous travaillez sur l’étape HolmesGPT vs kagent, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les stocks de secrets et les flags fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le redémarrage ne doit pas facturer à nouveau la même appel de LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
kubectl-ai vs kagent
Lors du travail sur l’étape kubectl-ai vs kagent, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications de code ultérieures. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur tente à nouveau un nœud ultérieur. Lors du travail sur l’étape kubectl-ai vs kagent, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications de code ultérieures. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès et refusez les terminations partielles silencieuses.
Démonstration : kagent sur Kind (Docker Desktop pour Mac)
Le kagent de démonstration sur un environnement de test fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration aux environnements partagés. Gardez l’état du graphique simple et bien typé ; les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a écrit tel champ et perturbent la reprise après interruption.
git clone https://github.com/simonjday/kagent-demo
cd kagent-demo
Prérequis
La phase des prérequis fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript parfait, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.
brew install kind kubectl helm kagent
Étape 1 : Créer le cluster approprié
La étape 1 « Créer l’ensemble de travail » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et une note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours réussi et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Maintenez l’état des graphes simple et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption. La étape 1 « Créer l’ensemble de travail » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et une note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définites des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.
kind create cluster \
--name kagent-demo \
--config kind-cluster.yaml \
--wait 120s
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
./scripts/install.sh
kubectl cluster-info --context kind-kagent-demo
kubectl get nodes
# NAME STATUS ROLES AGE
# kagent-demo-control-plane Ready control-plane 90s
Étape 2 : Installer kagent avec le profil de démonstration
Pour l’étape 2 de l’installation de kagent, définissez les entrées, le responsable de l’étape ainsi que les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés. Mettez en place une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La configuration en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
# --- or Ollama (no API key needed) ---
# export KAGENT_DEFAULT_MODEL_PROVIDER=ollama
# (ensure: ollama serve && ollama pull qwen3:8b)
# Installs kagent + pre-built demo agents (k8s-agent, helm-agent, observability-agent, istio-agent)
kagent install --profile demo
# Verify the install
kubectl -n kagent get pods
# NAME READY STATUS RESTARTS
# kagent-controller-xxxx 1/1 Running 0
# kagent-xxxx 1/1 Running 0
Étape 2b : Choisissez votre modèle
Pour l’étape 2b « Choisissez votre étape », définissez les entrées, le responsable de l’étape ainsi que les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Préférez des sorties structurées avec validation de schéma plutôt que du texte libre lorsque l’étape suivante consiste en du code ou une appel à outil.
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
kubectl -n kagent create secret generic kagent-anthropic \
--from-literal=ANTHROPIC_API_KEY="${ANTHROPIC_API_KEY}"
kubectl apply -f - <<'YAML'
apiVersion: kagent.dev/v1alpha2
kind: ModelConfig
metadata:
name: claude-sonnet
namespace: kagent
spec:
provider: Anthropic
model: claude-sonnet-4-6
apiKeySecret: kagent-anthropic
apiKeySecretKey: ANTHROPIC_API_KEY
anthropic:
apiVersion: "2023-06-01"
YAML
kubectl -n kagent get agents -o name | xargs -I {} kubectl -n kagent patch {} \
--type=merge -p '{"spec":{"declarative":{"modelConfig":"claude-sonnet"}}}'
ollama pull qwen2.5:14b
kubectl apply -f - <<'YAML'
apiVersion: kagent.dev/v1alpha2
kind: ModelConfig
metadata:
name: qwen25-14b
namespace: kagent
spec:
provider: Ollama
model: qwen2.5:14b
ollama:
host: host.docker.internal:11434
YAML
kubectl -n kagent get agents -o name | xargs -I {} kubectl -n kagent patch {} \
--type=merge -p '{"spec":{"declarative":{"modelConfig":"qwen25-14b"}}}'
Étape 3 : Ouvrir le tableau de bord
Pour l’Étape 3, ouvrez la phase, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours idéal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
kagent dashboard
# kagent dashboard is available at http://localhost:8082
# Press Enter to stop the port-forward...
Pour l’Étape 3, ouvrez la phase, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définissez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.
Étape 4 : Examiner ce qui a été créé
Lors de l’étape 4 « Examiner ce qui a été créé », notez d’abord les éléments requis : les entrées nécessaires, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Faites un point après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
# See the Agent CRDs
kubectl -n kagent get agents
# NAME AGE
# helm-agent 2m
# observability-agent 2m
# istio-agent 2m
# k8s-agent 2m
# Inspect the Kubernetes agent
kubectl -n kagent get agent k8s-agent -o yaml
Étape 5 : Prompt de démonstration 1 — Inventaire du cluster
Lors de l’étape 5 « Demo Prompt », notez d’abord les éléments essentiels du contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les administrateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Mémorisez les instructions stables du système ainsi que les schémas des outils. Envoyer à nouveau un préambule identique est une cause fréquente de gaspillage de ressources.
List all namespaces in this cluster
How many pods are running in the kagent namespace?
Étape 6 : Demo Prompt 2 — Connaissance de Helm
Lors de l’étape 6 « Demo Prompt », notez d’abord les conditions du contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Documentez à la fois le parcours normal et les scénarios de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures. Mémorisez les instructions système stables ainsi que les schémas des outils. Envoyer à nouveau un préambule identique est une cause fréquente de gaspillage de ressources. Lors de l’étape 6 « Demo Prompt », notez d’abord les conditions du contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des critères de succès et refusez les terminations partielles silencieuses.
What Helm releases are installed in this cluster?
Étape 7 : Exemple de prompt 3 — Intervention humaine (Ajout d’un déploiement échoué)
L’étape d’exemple de prompt de l’Étape 7 fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration aux environnements partagés. Fixez un budget en tokens par tour et par session. Les outils agents élargissent de manière importante le contexte ; des plafonds stricts empêchent que les démonstrations ne se transforment en factures inattendues.
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: broken-app
namespace: default
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: broken-app
template:
metadata:
labels:
app: broken-app
spec:
containers:
- name: app
image: nginx:nonexistent-tag
resources:
limits:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
EOF
There's a deployment called broken-app in the default namespace that's failing.
Diagnose what's wrong and propose a fix. Ask me before applying any changes.
kubectl delete deployment broken-app
Étape 8 : Interaction via la ligne de commande
La phase d’interaction CLI de l’Étape 8 fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de rollback avant d’élargir le périmètre. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les stocks de secrets et les flags fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blobs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.
# List agents
kagent get agent
# Invoke the helm agent directly
kagent invoke -t "List all Helm releases and flag any that haven't been updated in 30+ days" --agent helm-agent
# Run the k8s agent
kagent invoke -t "Are there any pods in a non-Running state across all namespaces?" --agent k8s-agent
Étape 9 : Créez votre propre agent (YAML prêt pour GitOps)
La étape 9 « Construisez votre phase » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours réussi et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Maintenez l’état des graphes simple et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption. La étape 9 « Construisez votre phase » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définites des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.
apiVersion: kagent.dev/v1alpha2
kind: Agent
metadata:
name: platform-ops-agent
namespace: kagent
spec:
type: Declarative
declarative:
runtime: go # Fast startup; no Python deps
modelConfig: default-model-config
systemMessage: |
You are a platform operations agent for this Kubernetes cluster.
You help engineers diagnose issues, review Helm releases, and check
workload health. You MUST ask for approval before modifying any resource.
Be concise. Provide your reasoning before each tool call.
tools:
- type: McpServer
mcpServer:
name: kagent-tool-server
kind: RemoteMCPServer
apiGroup: kagent.dev
toolNames:
- k8s_get_resources
- k8s_describe_resource
- k8s_get_logs
- k8s_get_events
- k8s_apply_manifest
- k8s_delete_resource
- helm_list
- helm_status
requireApproval:
- k8s_apply_manifest
- k8s_delete_resource
context:
compaction:
compactionInterval: 5 # Summarise after every 5 exchanges
Étape 10 : Désinstallation
Pour l’étape 10 de désinstallation, définissez les entrées, le responsable de l’étape ainsi que les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Mettez en place une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La configuration en temps de compilation ne garantit pas une couverture complète des besoins métier.
kagent uninstall
Faut-il l’utiliser ?
Pour l’étape « Devriez-vous l’utiliser ? », définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Mettez en place une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. Une connexion effectuée en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
Conclusion
Pour l’étape de conclusion, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. Une connexion en temps de compilation ne suffit pas à garantir la complétude du processus métier. Pour l’étape de conclusion, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définissez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.
Liste de contrôle opérationnelle
L’étape de la liste de contrôle opérationnelle fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre.
Préférez des unités petites et testables à des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un processus embrouillé.
Gardez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit tel champ et perturbent la reprise après interruption.
Ajoutez un test de base qui exerce le chemin critique dans l’CI à l’aide de fichiers de configuration, et non d’API payantes en ligne, chaque fois que le budget le permet.
Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définez des vérifications de succès, et refusez toute complétion partielle silencieuse.
Gardez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit tel champ et perturbent la reprise après interruption.
Au préalable de promouvoir l’ensemble technique, figez les versions, conservez une transcription exemplaire pour le chemin critique, et vérifiez les étapes de réversion. Les environnements partagés nécessitent des limites de fréquence, des contrôles d’attribution, ainsi qu’un responsable clair pour la rotation des secrets. Préférez une fiabilité solide à des démonstrations brillantes mais ponctuelles.
Note de batch pour d6fc3a8252f1 : gardez les clés du fournisseur en dehors du répertoire, fixez un plafond pour les tokens par session, et stockez les transcriptions à côté des fichiers de configuration d’évaluation afin que les remplacements ultérieurs de modèles restent comparables.