6 semaines pour construire un agent IA de production : 3 enseignements clés de Tiger Data

L’équipe de Tiger Data a construit en 6 semaines Eon, un agent IA pour Slack utilisé chaque jour par 50 % des employés de l’entreprise, et a publié tout le processus en open source. L’objectif n’était pas une démo, mais une vraie stabilité en production, en se concentrant sur la résolution de problèmes concrets au-delà des appels LLM (maintien du contexte, indisponibilité d’API, requêtes simultanées, etc.).

1. Une mémoire qui comprend le temps (Time-Based Memory)

• Slack n’envoie qu’un message isolé, sans contexte de conversation antérieur. Il est donc difficile de traiter des questions comme « Qu’est-ce que ça a donné ? ».
• Solution : enregistrer en temps réel tous les messages Slack dans TimescaleDB avec leur horodatage. Reconstitution du contexte via des requêtes SQL → rapide, fiable, sans limite d’API.

2. Éviter les pièges des serveurs MCP génériques (Custom MCP Servers)

• MCP (Model Context Protocol) : standard permettant aux agents d’accéder à des outils externes comme GitHub, Linear, etc.
• Problème : les serveurs officiels embarquent trop d’outils inutiles, gaspillent des tokens et compliquent les appels API (souvent en plusieurs étapes).
• Solution : créer des serveurs MCP optimisés en interne (par ex. tiger-linear-mcp-server). Un seul outil récupère toutes les informations d’un coup → efficacité accrue grâce au context engineering.

3. En production, il faut concevoir en partant du principe que l’échec arrivera (Failure-Resilient Design)

• Il est indispensable de gérer les crashs, les API indisponibles et les pics de trafic.
• Solution : développement du framework tiger-agents-for-work.
  • Les événements sont d’abord enregistrés dans PostgreSQL → prévention des pertes.
  • Réessais automatiques (jusqu’à 3 fois, toutes les 10 minutes).
  • Pool fixe de workers → limitation de la concurrence, traitement en file d’attente.
  • Signalisation asynchrone → réponse en quelques millisecondes.

Open source et guide de démarrage

• L’ensemble du code est publié sous le nom tiger-eon. Un script d’installation permet de déployer un agent Slack en 10 minutes.
• Architecture modulaire : mémoire Slack, serveur MCP et framework peuvent être utilisés indépendamment (par ex. tiger-docs-mcp-server pour la recherche documentaire).
• Message clé : un agent IA peut être construit sur PostgreSQL, non pas avec une infrastructure spéciale, mais avec un traitement d’événements résilient, une mémoire structurée et des outils ciblés.