Mises à jour APIDOG Avril: Débogueur d'Agent IA, Débogueur A2A, et Migration Postman Simplifiée

La version d'avril vise un objectif principal : rendre le développement d'agents IA plus simple à inspecter, déboguer et valider.

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Quand vous développez des agents, le plus difficile n'est pas toujours la réponse finale. Il faut souvent comprendre tout ce qui s'est passé avant : intention détectée, outil appelé, résultat retourné, échec de prompt ou problème de logique métier.

Ce mois-ci, Apidog ajoute plusieurs fonctionnalités utiles pour ce workflow :

• Débogueur d'agent IA
• Débogueur A2A
• Importation Postman via l'API Postman
• Barre latérale "Demander à l'IA" dans les documents publiés
• Fournisseurs de modèles IA personnalisés

Voici les changements.

⭐ Nouvelles mises à jour

🔥 Débogueur d'agent IA : inspecter l'exécution complète d'un agent

Apidog prenait déjà en charge le débogage visuel des points de terminaison SSE. C'est utile pour :

• les réponses de modèles en streaming ;
• les mises à jour de progression ;
• les notifications en temps réel ;
• les API événementielles.

Mais déboguer un agent demande plus qu'un simple visualiseur de flux.

Une réponse finale indique où l'agent a terminé, pas comment il y est arrivé. Dans un projet réel, vous devez souvent inspecter :

• les tours de conversation ;
• les appels au modèle ;
• les appels d'outils MCP ;
• l'exécution de compétences personnalisées ;
• les résultats intermédiaires ;
• la sortie finale.

Le nouveau débogueur d'agent IA permet de suivre ce chemin d'exécution directement dans Apidog.

Concrètement, vous pouvez utiliser ce débogueur pour répondre à des questions comme :

• Le prompt fournit-il assez de contexte au modèle ?
• L'agent a-t-il sélectionné le bon outil ?
• L'outil MCP a-t-il renvoyé le résultat attendu ?
• L'erreur vient-elle du modèle, des paramètres de l'outil ou de la logique métier ?
• À quel moment précis l'exécution diverge-t-elle du comportement attendu ?

Ce type de visibilité devient vite indispensable quand un agent passe d'une démo simple à un workflow de production.

🤝 Débogueur A2A : tester la communication entre agents

Les architectures multi-agents deviennent plus fréquentes. Dès que plusieurs agents collaborent, il faut pouvoir vérifier qu'ils échangent correctement les tâches, les messages et les résultats.

Apidog prend désormais en charge le débogage du protocole A2A (Agent-to-Agent) de Google.

Vous pouvez l'utiliser pour :

1. envoyer des requêtes A2A directement ;
2. inspecter les paramètres de requête ;
3. vérifier les réponses ;
4. valider le résultat de l'interaction entre agents.

La différence entre les deux débogueurs est simple :

• Le débogueur d'agent IA inspecte ce qui se passe à l'intérieur d'un agent pendant l'exécution d'une tâche.
• Le débogueur A2A vérifie qu'un agent peut communiquer correctement avec un autre agent.

Dans une équipe qui construit des systèmes d'agents, les deux cas finissent souvent par apparaître.

📦 Importer les données Postman via l'API Postman

La migration depuis Postman devient plus pratique pour les grandes équipes.

Apidog prenait déjà en charge l'importation de fichiers Postman locaux. Désormais, vous pouvez aussi importer :

• des espaces de travail ;
• des collections ;
• des environnements ;

via l'API Postman.

Ce flux est surtout utile pour les migrations en masse au moment de créer de nouveaux projets.

Exemple de scénario :

1. Votre compte Postman contient plusieurs espaces de travail.
2. Vous lancez l'importation via l'API Postman.
3. Apidog crée les projets correspondants après l'importation.
4. Les collections et environnements sont transférés sans passer par une série d'exports locaux.

Pour les petites migrations, l'import de fichiers locaux reste adapté. Pour les migrations d'espaces de travail plus volumineux, l'import via API réduit les étapes manuelles : export, upload, tri et nettoyage.

📄 "Demander à l'IA" dans les documents publiés s'ouvre désormais dans la barre latérale

La fonctionnalité "Demander à l'IA" dans la documentation publiée s'affiche maintenant dans une barre latérale.

Le changement est simple, mais pratique : le lecteur garde la documentation ouverte pendant qu'il pose une question.

Workflow typique :

1. Vous lisez une page de documentation API.
2. Vous ouvrez "Demander à l'IA" dans la barre latérale.
3. Vous posez une question sur le contenu actuel.
4. Vous consultez la réponse sans perdre votre position dans la page.
5. Vous continuez la lecture ou posez une question de suivi.

C'est particulièrement utile pour les documents longs, où l'information existe déjà mais n'est pas facile à localiser rapidement.

🧠 Fournisseurs de modèles IA personnalisés

Les équipes peuvent maintenant connecter des fournisseurs personnalisés avec une URL de base personnalisée.

C'est utile si votre organisation utilise déjà :

• un service de modèle auto-hébergé ;
• une passerelle de modèle interne ;
• une configuration IA spécifique à l'entreprise.

L'objectif est d'intégrer cette configuration dans Apidog, au lieu de changer d'outil chaque fois que vous devez tester ou déboguer un workflow lié à l'IA.

🐞 Corrections de bugs et améliorations mineures

Plusieurs correctifs et améliorations ont aussi été livrés ce mois-ci :

• Correction d'un problème où la fusion intelligente OpenAPI ne conservait pas les exemples de réponse de point de terminaison.
• Correction d'un problème où la fusion d'une branche enfant dans une branche principale protégée pouvait inclure des points de terminaison non sélectionnés.
• Correction d'un affichage incorrect des menus déroulants lors de la création de versions de points de terminaison à partir de branches.
• Correction d'un problème où TestData et TestCases ne fonctionnaient pas lors de l'exécution de tests via la CLI.
• Correction d'un problème où l'exportation OpenAPI incluait des composants de réponse de modules non liés.
• Correction du formatage de l'exportation Markdown pour JSON avec des commentaires.
• Correction d'une erreur d'exportation Word causée par crypto is not defined.
• Correction d'un problème où l'importation de Knife4j avec l'authentification de base activée n'affichait pas les champs nom d'utilisateur et mot de passe.
• Correction d'une erreur de filtrage de point de terminaison lorsque les balises étaient des nombres.
• Correction d'un problème où apidog endpoint list --branch ne renvoyait pas de données pour la branche spécifiée.
• Correction de plusieurs problèmes de paramètres d'outils MCP, de filtrage et de messages d'erreur.
• Correction d'un problème où le code généré manquait l'option de configuration typescriptThreePlus.

🌟 Ce que cela change pour les équipes

Cette version d'avril est surtout utile si vous construisez des produits basés sur des agents IA.

Vous pouvez maintenant :

• inspecter l'exécution complète d'un agent ;
• tester la communication entre agents ;
• migrer plus facilement des espaces de travail Postman ;
• améliorer l'expérience des lecteurs dans la documentation publiée ;
• connecter des fournisseurs de modèles IA personnalisés.

Ce ne sont pas des fonctionnalités destinées uniquement aux démos. Ce sont des outils pratiques pour les équipes qui passent du prototype à des workflows d'agents plus complexes.

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P.S. Pour tous les détails sur les mises à jour, consultez le Changelog d'Apidog !

Cordialement,

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