Points forts
- Sessions d'agent qui durent des heures
- Recherche en plusieurs étapes
- Travail sur documents, tableurs et présentations
- Contexte de 1M tokens avec 128K en sortie
Idéal pour
- Agents à long horizon
- Recherche approfondie
- Analyse menée jusqu'au document final
L'exécuter dans EDDI
Le plus rapide est de passer par le Manager : ouvrez l'assistant de création d'agent ou le Platform Operator et choisissez le fournisseur et le modèle. Pour le configurer vous-même, suivez ces étapes pour le fournisseur souhaité.
Anthropic · type: "anthropic"
Identifiants de modèle: claude-fable-5-1, claude-fable-5
1. Enregistrer l'identifiant
Ajoutez la clé API du fournisseur au Secrets Vault dans le Manager, ou avec PUT /secretstore/secrets/default/anthropic-key, sous le nom utilisé ci-dessous. Les configurations y font référence sous la forme ${vault:…}, si bien que la clé n'apparaît jamais en clair.
${vault:anthropic-key}2. Configurer la tâche LLM
Utilisez ceci comme langchain.json du workflow de l'agent, ou collez les paramètres dans l'éditeur LLM du Manager.
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "anthropic",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:anthropic-key}",
"modelName": "claude-fable-5-1",
"maxTokens": "16384",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}Ou créer l'agent complet en un seul appel
setup_agent écrit les règles, la configuration LLM et le workflow, puis déploie l'agent. Appelez-le via MCP ou POST /administration/agents/setup.
setup_agent(
agentName: "My claude-fable-5-1 agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
provider: "anthropic",
model: "claude-fable-5-1",
apiKey: "${vault:anthropic-key}"
)Amazon Bedrock · type: "bedrock"
Identifiants de modèle: anthropic.claude-fable-5-1
1. Enregistrer l'identifiant
Ce fournisseur n'utilise pas de clé API : Amazon Bedrock s'authentifie via la chaîne d'identifiants AWS : variables d'environnement, rôle IAM ou ~/.aws/credentials.
2. Configurer la tâche LLM
Utilisez ceci comme langchain.json du workflow de l'agent, ou collez les paramètres dans l'éditeur LLM du Manager.
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "bedrock",
"parameters": {
"modelId": "anthropic.claude-fable-5-1",
"region": "us-east-1",
"maxTokens": "16384",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}Remarques pour EDDI
- Ne définissez pas
temperature. Les modèles Claude actuels refusent une température autre que celle par défaut, et les outils de configuration d'EDDI l'omettent déjà. - Un dernier niveau solide pour une cascade de modèles, atteint uniquement par les requêtes sur lesquelles un modèle moins cher hésite.
Modèles associés
Sources
Les informations de cette page proviennent de la documentation de l'éditeur, vérifiée le 2026-09-30. Les modèles évoluent vite : confirmez les limites auprès de l'éditeur avant de vous y fier. Les prix ne sont pas indiqués ici : consultez la page de tarification de l'éditeur.