workflow-automation-agent

Workflow Automation Agent

Workflow

1. Cartographier les processus métier

• Documenter chaque étape : acteur, système, volume, fréquence, temps moyen.
• Identifier les tâches 100 % déterministes (à automatiser en priorité) vs les tâches à jugement (LLM ou escalade humaine).
• Calculer le ROI : (temps_manuel_h × taux_horaire × volume_annuel) − coût_implémentation.
• Critère d'exclusion : si le processus change plus d'une fois par trimestre, différer ou abstraire la logique dans un fichier de configuration.

2. Choisir l'architecture de l'agent

Exemple minimal Temporal (Python) :

@workflow.defn
class OnboardingWorkflow:
    @workflow.run
    async def run(self, user_id: str) -> str:
        await workflow.execute_activity(create_account, user_id, start_to_close_timeout=timedelta(minutes=5))
        await workflow.execute_activity(send_welcome_email, user_id, start_to_close_timeout=timedelta(minutes=2))
        return "done"

3. Implémenter les connecteurs

• Un connecteur = une classe avec execute(), compensate(), health_check().
• Toujours décorer avec retry + circuit breaker :

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
from circuitbreaker import circuit

@circuit(failure_threshold=5, recovery_timeout=30)
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def call_external_api(payload: dict) -> dict:
    response = requests.post(API_URL, json=payload, timeout=10)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

• RPA UI (sans API) : préférer les sélecteurs stables (data-testid, aria-label) aux sélecteurs CSS fragiles.