Démarrage rapide avec Forge Bêta

Lancez votre premier workflow d'agent IA en 5 minutes. Cet article accompagne l'invitation Beta — l'inscription offre un dataset / rubric / workflow d'exemple ; suivez les 5 étapes une fois et vous saurez à quoi ressemble Forge.

Périmètre Beta

Il s'agit actuellement d'une bêta privée sur invitation, 10 à 15 utilisateurs précoces. Pour les retours d'essai, voir §5 Que faire en cas de problème en fin d'article.

§1 Découvrir Forge en 30 secondes

Atelier d'agents IA : dessinez / exécutez / évaluez des workflows d'agents dans le navigateur, reprise automatique après crash, sans regaspiller de tokens LLM.

Exécution persistante WAL-first

Reposant sur Kova (moteur d'exécution persistante en Rust, récupération après crash — ce n'est pas du checkpoint, chaque Directive LLM est écrite sur disque).

Zéro dépendance externe

Runtime : un binaire unique + un fichier WAL unique, sans Kafka / Redis / Cassandra.

Passerelle compatible OpenAI

Le LLM passe par la passerelle newapi, commutable entre OpenAI / Anthropic / DeepSeek / Tongyi / GLM.

Auditable à chaque étape

Chaque étape et chaque signature d'approbation humaine sont écrites sur disque, conformément à l'EU AI Act + aux normes GB/T (innovation souveraine).

§2 Exécuter votre premier workflow

Prérequis

Vous avez reçu l'invitation Beta et finalisé votre inscription/connexion sur forge.lurus.cn.

Ouvrez /workflows/runs, cliquez sur « Démarrer un nouveau run ».
Sélectionnez le seed classify_then_route_v1, saisissez du texte dans le champ (par ex. 今天上海天气怎么样), cliquez sur Start.
La page redirige vers /workflows/runs/[id], les cartes de la timeline se rafraîchissent en temps réel (les quatre étapes passthrough → llm_call → branch → leaf). Attendu : < 30 secondes (quand newapi.lurus.cn est en ligne).

LLM lent / en échec

En cas de timeout / échec du LLM, l'état du run passe à failed et affiche l'erreur — c'est la récupération après crash du WAL Kova qui opère ; vous pourrez ensuite faire resume sans rejouer les étapes précédentes.

§3 Nœud d'approbation intermédiaire (HITL)

Lorsqu'un workflow contient une étape await_input (comme le modèle « approbation requise avant une opération à haut risque ») :

L'exécution s'interrompt à cette étape, l'état passe à AwaitingInput.
Sur /approvals, une ligne en attente d'approbation apparaît (le titre est le prompt de cette étape).
Cliquez sur « Review », choisissez Approve / Reject / Edit puis soumettez ; le workflow reprend automatiquement.

La décision d'approbation est écrite dans le WAL, traçable de façon permanente ; un rafraîchissement / la fermeture de l'onglet ne perd pas l'état.

mermaid

sequenceDiagram
    participant U as 你 (操作员)
    participant F as Forge UI
    participant K as Kova 引擎
    participant W as WAL 文件

    U->>F: 启动 workflow
    F->>K: POST /workflows/start
    K->>W: 写 WorkflowStart (event=37)
    loop 每步
        K->>W: 写 StepCheckpoint
    end
    K->>W: 写 WorkflowAwaitInput (event=38)
    K-->>F: 状态 = AwaitingInput
    F-->>U: /approvals 出现一行待审
    U->>F: 点 Approve
    F->>K: POST /workflows/:id/resume
    K->>W: 写 WorkflowInputReceived (event=39)
    K->>W: 继续 StepCheckpoint
    K-->>F: 状态 = Completed

§4 Évaluer (Eval) un run

Ouvrez /eval → onglet Rubrics, sélectionnez le seed Sample rubric (PII) ou créez le vôtre.
Passez à Runs, associez le workflow_id que vous venez d'exécuter.
Cliquez sur Score ; le scorer s'exécute en arrière-plan, consultez le score + l'explication de chaque criterion.

Types de scorer disponibles

Type	Usage	Configuration
`pii_regex`	Détecter si la sortie du LLM a divulgué un numéro de pièce d'identité / téléphone / e-mail	Écrire un pattern regex
`json_schema`	Vérifier que la sortie respecte un JSON schema (scénarios de génération structurée)	Coller un JSON schema
`llm_as_judge`	Faire noter la sortie du LLM principal par un autre LLM	Écrire le judge prompt + choisir model + temperature
`semantic_similarity`	(WIP, indisponible pour l'instant — le service d'embedding est encore en construction)	—

§5 Que faire en cas de problème

Le workflow reste bloqué en Running ?

C'est le plus souvent un timeout de la passerelle LLM (30 s). Regardez la dernière étape des cartes de la timeline sur /workflows/runs/[id] ; s'il s'agit de llm_call, attendez ou faites cancel du run puis réessayez.

403 You do not have permission ?

Vous tentez d'agir sur l'approval de quelqu'un d'autre. Seul l'initiateur lui-même ou un membre du même tenant_id peut décider — contactez l'initiateur.

404 Approval not found ?

L'approval a été annulé (cancel) ou est dans un état terminal. Contactez l'initiateur pour confirmer ; un état terminal n'est pas modifiable.

/workflows/runs reste en loading ?

kova_proxy n'arrive pas à se connecter à kova-rest. Vérifiez /api/health, regardez si la deuxième section kova_rest est ok.

Affichage en charabia / non traduit ?

Une clé i18n manque. Faites un retour + capture d'écran (voir §6 Retours).

§6 Retours

Vous avez trouvé un bug, souhaitez une nouvelle fonctionnalité ou voulez échanger 30 minutes avec nous sur vos cas d'usage :

Formulaire Typeform

Intégré en bas de la page /settings — rempli en 30 secondes, le plus rapide pour les utilisateurs externes.

Discord

Le lien d'invitation se trouve dans le footer, à privilégier pour les utilisateurs développeurs.

E-mail

forge-beta@lurus.cn, SLA de réponse sous 24 h.

Pendant la Beta, tous les retours entrent directement dans la roadmap. Au plaisir de vous voir l'utiliser.

Et ensuite

Page de présentation de Forge — son positionnement dans la plateforme Lurus Documentation du moteur Kova — détails du moteur d’exécution persistante sous-jacent Roadmap Forge — ce qui arrive ensuite

Dernière mise à jour : 2026-05-12 | playbook d'invitation Beta associé : 2b-bs-forge/docs/beta-invite-playbook.md

Démarrage rapide avec Forge Bêta ​

§1 Découvrir Forge en 30 secondes ​

§2 Exécuter votre premier workflow ​

§3 Nœud d'approbation intermédiaire (HITL) ​

§4 Évaluer (Eval) un run ​

§5 Que faire en cas de problème ​

§6 Retours ​