Carte mentale générée par agent — cause racine d'incident
Exemple AGMM : un agent SRE restitue sa chaîne de raisonnement sur une latence d'API sous forme de carte mentale interactive, inversant le flux d'explicabilité Humain → Machine.
Carte mentale du problème pour une décision de crédit assistée par IA : décisions, données, politiques, acteurs, risques, contraintes et questions ouvertes avant de dessiner le moindre composant.
Copiez et collez le code FlowZap suivant dans un projet de votre compte FlowZap pour voir ce diagramme.
credit_decision { # Credit decision
n1: circle label:"Decide whether to grant credit"
n2: rectangle label:"Decisions"
n3: rectangle label:"Data"
n4: rectangle label:"Policies"
n5: rectangle label:"Actors"
n6: rectangle label:"Risks"
n7: rectangle label:"Constraints"
n8: rectangle label:"Open questions"
n9: rectangle label:"Approve / decline"
n10: rectangle label:"Amount & rate"
n11: rectangle label:"Human review"
n12: rectangle label:"Client history"
n13: rectangle label:"Income & contracts"
n14: rectangle label:"External score"
n15: rectangle label:"Thresholds"
n16: rectangle label:"Exceptions"
n17: rectangle label:"Regulations"
n18: rectangle label:"Who has authority?"
n19: rectangle label:"Customer"
n20: rectangle label:"Credit officer"
n21: rectangle label:"Supervisor"
n22: rectangle label:"Compliance"
n23: rectangle label:"Hallucination"
n24: rectangle label:"Bias"
n25: rectangle label:"Privacy"
n26: rectangle label:"Liability"
n27: rectangle label:"Audit trail"
n28: rectangle label:"Explainability"
n29: rectangle label:"GDPR"
n30: rectangle label:"Where do thresholds live?"
n31: rectangle label:"Dispute: who answers?"
n32: rectangle label:"Review margin?"
n1.handle(right) -> n2.handle(left)
n1.handle(bottom) -> n3.handle(top)
n1.handle(top) -> n4.handle(bottom)
n1.handle(left) -> n5.handle(right)
n1.handle(right) -> n6.handle(top)
n1.handle(bottom) -> n7.handle(left)
n1.handle(top) -> n8.handle(right)
n2.handle(right) -> n9.handle(left)
n2.handle(bottom) -> n10.handle(top)
n2.handle(top) -> n11.handle(bottom)
n3.handle(right) -> n12.handle(left)
n3.handle(bottom) -> n13.handle(top)
n3.handle(top) -> n14.handle(bottom)
n4.handle(right) -> n15.handle(left)
n4.handle(bottom) -> n16.handle(top)
n4.handle(top) -> n17.handle(bottom)
n4.handle(left) -> n18.handle(right)
n5.handle(right) -> n19.handle(left)
n5.handle(bottom) -> n20.handle(top)
n5.handle(top) -> n21.handle(bottom)
n5.handle(left) -> n22.handle(right)
n6.handle(right) -> n23.handle(left)
n6.handle(bottom) -> n24.handle(top)
n6.handle(top) -> n25.handle(bottom)
n6.handle(left) -> n26.handle(right)
n7.handle(right) -> n27.handle(left)
n7.handle(bottom) -> n28.handle(top)
n7.handle(top) -> n29.handle(bottom)
n8.handle(right) -> n30.handle(left)
n8.handle(bottom) -> n31.handle(top)
n8.handle(top) -> n32.handle(bottom)
}
Installer le paquet MCPnpm install -g flowzap-mcpDocumentation MCP
Exemple AGMM : un agent SRE restitue sa chaîne de raisonnement sur une latence d'API sous forme de carte mentale interactive, inversant le flux d'explicabilité Humain → Machine.