La plateforme de production pour ObjectStack
L’AI tient toute l’application en contexte.
Vous décidez de ce qui part en production.
ObjectStack conserve toute l’application — modèle de données, UI, workflows et permissions — sous forme de définitions typées. Un CRM complet tient en moins de 150k tokens, assez peu pour que l’AI le lise et raisonne sur l’ensemble dans une seule fenêtre de contexte. ObjectOS est la plateforme commerciale de production qui l’entoure : les équipes utilisent AI Build & Ask, relisent et approuvent les changements, puis déploient et exploitent avec SSO, validations et audit — dans notre cloud ou le leur.
- Une fenêtre de contexte
- Un CRM complet tient en moins de 150k tokens
- Contrôle humain
- Relire et approuver ce qui part en production
- Prêt pour la production
- SSO, permissions, audit — votre cloud ou le nôtre
Pour le logiciel d’entreprise écrit par l’AI
Conservez les systèmes efficaces.
Ajoutez un runtime gouverné pour agents.
L’AI en entreprise n’a pas besoin d’un nouveau chantier de reconstruction ni d’une nouvelle pile de code généré. Elle a besoin d’un format cible compact que les agents peuvent écrire, que les humains peuvent relire, et qu’un runtime gouverne à travers systèmes existants, nouvelles applications et agents AI. Vos objets, permissions et flux sont votre ontologie métier ouverte — des fichiers versionnés que vous possédez, pas un actif enfermé dans la plateforme d’un autre.
Capacités de la plateforme
Partez de la structure métier,
pas d’une base de code vide
- 01
Donnez aux agents un modèle métier
Modélisez clients, commandes, équipements, dossiers et validations comme des objets que les agents peuvent lire, relier et modifier.
- 02
Étendez sans remplacer
Ajoutez API, permissions, workflows et intelligence aux bases de données, ERP, CRM et systèmes internes.
- 03
Générez des métadonnées, pas du code applicatif
Pour les logiciels CRUD et workflow typiques, les agents écrivent la définition ObjectStack compacte. Le runtime ouvert ObjectStack en dérive tables, API, UI et outils, puis applique permissions et audit ; ObjectOS prend en charge le déploiement en production et les opérations d’équipe. Moins de code à générer, moins de code à relire.
- 04
Appliquez la gouvernance au runtime
Réutilisez identité d’entreprise, permissions, files de validation et journaux d’audit afin que chaque action d’agent ait des limites définies.
Construction AI et opérations d’agents
Laissez les agents créer le logiciel.
Gardez les humains dans la boucle de revue.
ObjectStack conserve objets, champs, workflows, permissions, actions et UI sous forme de définitions typées que les agents peuvent lire et modifier. Son runtime ouvert en dérive la base de données, les API, les écrans et les outils MCP, puis applique permissions et audit. Strict TypeScript, les schémas Zod et une porte de validation détectent les erreurs structurelles avant le déploiement. Un CRM complet tient en moins de 150k tokens — moins de 100k pour la logique métier et toujours moins de 150k avec l’UI — afin qu’un agent de code puisse raisonner sur tout le système et que vous puissiez relire le diff. ObjectOS transforme cette base ouverte en plateforme commerciale de production pour les équipes : AI Build & Ask intégré, validations humaines, SSO, déploiement et opérations sur Cloud et Enterprise ; sur ObjectStack open source, vous utilisez votre propre agent de code et client MCP.
Voir le modèle de sécurité AI →AI Builder
Cloud et Enterprise : décrivez un changement en langage naturel. Le Builder intégré génère objets, champs, vues et workflows, puis envoie les changements structurants en validation. Sur ObjectStack open source, votre agent de code écrit le même diff compact de métadonnées au lieu d’une base de code complète.
AI Ask
Cloud et Enterprise : posez des questions dans le produit, analysez le contexte métier et déclenchez des actions approuvées dans les permissions de l’utilisateur connecté. Sur ObjectStack open source, interrogez les mêmes objets via MCP avec votre propre AI.
Tools / MCP
Toutes éditions : @objectstack/mcp expose objets, requêtes et actions comme outils sensibles aux politiques pour Claude, Cursor, tout client MCP ou un modèle local.
Fonctionnement
Transformez les opérations métier en
une structure utilisable par les agents
ObjectStack décrit objets, relations, permissions, workflows et actions sous forme de définitions typées unifiées. Les agents modifient une couche de définition qui tient en contexte au lieu de régénérer du code applicatif ; ObjectOS apporte aux équipes les contrôles de relecture, de déploiement et d’exploitation qui rendent chaque itération compréhensible, approuvée et gouvernée.
Sécurité et gouvernance
Les données restent dans votre réseau.
L’AI agit dans les permissions.
ObjectOS peut déployer et exploiter des applications ObjectStack sur votre infrastructure. Données métier, identités, journaux d’audit et fichiers restent sous votre contrôle ; les agents AI accèdent aux objets via des outils gouvernés et héritent des permissions de l’utilisateur connecté.
Voir sécurité et gouvernance →Résidence des données
Connectez vos bases de données et stockages. Sans service externe configuré, ObjectOS ne rappelle pas, ne vérifie pas de serveur de licence et ne collecte pas de télémétrie.
AI portée par l’utilisateur
Les agents agissent comme l’utilisateur connecté et respectent les permissions d’objet, d’enregistrement et de champ.
Approbation et audit
Les changements structurants passent par une file de validation humaine ; lectures, écritures, appels d’outils et changements de droits peuvent être audités.
Prêt pour l’isolement
Exécutez en VPC, sur serveurs locaux ou en réseau isolé avec modèles locaux, identité interne et votre gestion des secrets.
Modèles d’applications
Partez de modèles opérationnels,
pas d’un système vide
Modèle Helpdesk
Support client AI-first avec tickets, SLA, résumés, réponses suggérées et recherche dans la base de connaissances.
Voir le code source →Modèle Contracts
Cycle de vie contractuel avec extraction de métadonnées, validation, rappels de renouvellement et audit.
Voir le code source →Modèle Procurement
Demandes d’achat, fournisseurs, PO, réception et rapprochement à trois pièces dans une application gouvernée.
Voir le code source →Comparatif
Différent des outils
que vous connaissez
vs Airtable
Une vraie base de données avec logique serveur et gouvernance au runtime — pas un workspace de type tableur.
Lire le comparatif →vs Retool
La logique métier est une métadonnée relisible — pas du JavaScript éparpillé entre les écrans.
Lire le comparatif →vs Lovable & Bolt
Les agents génèrent des métadonnées gouvernées avec schéma et permissions — pas une base de code jetable.
Lire le comparatif →Dernières analyses
Réflexions pratiques sur les logiciels AI-native
Quels outils utilisent les forward-deployed engineers ? Un stack ouvert, ontologie d’abord
Ce qu’un forward-deployed engineer construit réellement sur un déploiement de 60–180 jours, les cinq douleurs qui définissent le métier, et pourquoi la vague d’imitateurs de 2026 a copié le rôle mais pas le substrat.
Combien de tokens fait une application métier ? Un CRM complet sous 150k
Un CRM complet tient sous 150k tokens de métadonnées typées : logique métier sous 100k, UI autour de 50k. Le CRM de référence fourni reste à environ 16k.
Quand votre agent IA supprime la base de production : le cas des garde-fous à l'exécution
L'incident Replit rappelle une leçon structurelle : le rayon d'impact d'un agent ne doit pas dépendre d'un prompt. Permissions, approbations et audit doivent être imposés par le runtime.
Étape suivante
Commencez par les données métier que vous connaissez le mieux.
Connectez un système existant, définissez ses objets clés et laissez votre agent livrer la première application gouvernée écrite par l’AI sous forme de petit diff de métadonnées.
Connecter les systèmes existants →