Rubrique: Getting Started · Anglais
What is AI-FW?
An overview of the AI-FW gateway, what it does, how it fits into your stack, and why it is fail-closed by design.
Lire l’original anglais →Guides, tutoriels pratiques et références API pour déployer, configurer et étendre la passerelle AI-FW.
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Rubrique: Getting Started · Anglais
An overview of the AI-FW gateway, what it does, how it fits into your stack, and why it is fail-closed by design.
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Get an AI-FW gateway running in minutes, start the service, configure a model, and inspect your first prompt.
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Comment AI-FW inspecte prompts et réponses, règles intégrées et personnalisées, ordre d’évaluation et actions.
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Configurer modèle par défaut, mode du registre, règles conditionnelles et destinations fournisseurs.
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Évaluer le sens du trafic avec politiques en langage naturel, seuils block/flag et trois moteurs de scoring.
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Modes d’authentification, API keys, priorité des clés, streaming, mTLS, Kerberos, OIDC SSO, SCIM et rôles.
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Scores par utilisateur, agent et IP, cartes par catégorie, blocage automatique et audit par métadonnées.
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Résilience par modèle et cache facultatif de completions avec isolation stricte des tenants.
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Réduire les tokens upstream avec une compression vérifiée sémantiquement.
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AI-FW comme serveur de sécurité Anthropic Inference Hooks avec verdicts avant inférence.
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Statistiques de trafic, latence, guardrails, métriques sur 24 h et Activity en direct.
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Politique de logs, conservation, événements et export SIEM via pull API ou syslog.
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Émettre des clés d’agent, stockage hash, révocation immédiate et identité distincte en audit.
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Coordonner des swarms avec consentement, déléguer des skills approuvées et vérifier chaque commande avant exécution.
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Inspecter prompts, commandes shell, fichiers, appels MCP et effets d’agents Cursor via la passerelle AI-FW.
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Détecter et bloquer injections de prompt et jailbreak avant le fournisseur, avec ordre des règles, analyse sémantique et inspection fail-closed.
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Détecter et masquer les données personnelles avant le fournisseur, en conservant des réponses utiles et un audit sans contenu.
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Définir les outils MCP accessibles à chaque agent et auditer chaque invocation selon identité et arguments.
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Découvrir modèles non enregistrés et clients non gouvernés, puis fermer l’écart avec registre strict, règles par identité et traçabilité.
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Émettre des certificats via CSR et autoriser les appels modèles par identité plutôt que par API key partagée.
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Réduire les coûts par compression validée sémantiquement et cache soumis à inspection, sans contourner les guardrails.
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Bloquer les données sensibles sur le flux sortant pour empêcher prompts, identifiants et instructions système d’atteindre le fournisseur.
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Diriger un client compatible OpenAI vers la passerelle : mode endpoint pour inspection complète ou mode proxy.
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Configurer Cursor Agent Hooks, router Claude Code et connecter les clients MCP avec identité et audit.
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Gérer le catalogue, le registre, l’usage et l’export des interactions Microsoft 365 Copilot via AI-FW.
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Inscrire un agent avec Agent Trust, vérifier son identité et obtenir l’approbation requise par le mode choisi.
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Enregistrer un fournisseur, configurer le backend du modèle et gérer les API keys pour le trafic AI-FW.
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Proposer une règle depuis un objectif, examiner l’aperçu et enregistrer uniquement la politique approuvée.
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Déployer AI-FW comme conteneur Azure Container Apps, configurer les secrets et vérifier connectivité et état.
Lire l’article →Rubrique: API Reference · Traduit
Endpoints /v1, chat completions, en-têtes, codes d’erreur, streaming et cache.
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Endpoint /v1/messages, chat natif Anthropic, authentification x-api-key, facades et streaming.
Lire l’article →Rubrique: API Reference · Traduit
Surface Agent2Agent (A2A), agent card, inscription, certificats via tâches, MCP et webhooks.
Lire l’article →Rubrique: API Reference · Anglais
200+ OpenAI-compatible models and their vendor endpoints - Claude, OpenAI, Azure, Grok, Meta Llama, DeepSeek, AWS Bedrock, Qwen, Z.ai, and more.
Lire l’original anglais →Rubrique: Admin Reference · Traduit
Onglets Settings : General, Access, Identity, Model, Routing, Guardrails & Inspection, Performance, Audit, Export, Integrations et Licensing.
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Filtres, états, protocoles, résilience, compression, paramètres avancés, groupes et règles de routage.
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Règles intégrées et personnalisées, types, actions, options, priorité et création assistée par IA.
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Classements de risque utilisateurs, agents et IP, cartes par catégorie, blocage automatique et réinitialisation.
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Journal des transactions, filtres, onglet Events, pagination et export.
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Cartes, métriques, graphiques, Activity en direct et rapports du Dashboard AI-FW.
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The M365 Copilot page - agent catalog, agent registry, usage analytics, and interaction export with app-only authentication.
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Local users, roles, passwords, SSO, SCIM provisioning, and user groups.
Lire l’original anglais →Rubrique: Admin Reference · Traduit
Ajouter, générer, étiqueter et révoquer des clés, stockées sous forme de hash et identifiées séparément.
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Modes d’intégration, preuve d’identité, approbation, groupes, tags, webhooks et retrait des agents.
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Inscription SCEP et ACME, magasin central de confiance CA et inscription du certificat serveur.
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Tableau de bord Agent Trust : inventaire, approbations, tâches et paramètres de confiance.
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Activer les évaluations, examiner les écarts, créer des règles liées, enregistrer les attestations et exporter les preuves.
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Observer l’usage des outils, examiner les skills déclarées et appliquer les allow-lists MCP et des outils de modèles relayés.
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Configurer des enregistrements digest-first de fichiers, commandes, lectures et réponses d’agents sur les postes développeurs.
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Créer des révisions de configuration immuables, restaurer avec précaution et planifier des sauvegardes avec rétention.
Lire l’article →Rubrique: Community Edition · Traduit
Community Edition AI-FW est gratuite avec un quota publié de 100 000 000 tokens par mois, appliqué par la passerelle à partir d’un document lisible par machine.
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