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Cloud Architect AI Copilot

Agent IA capable de transformer une simple expression de besoin en un pack complet de proposition d'architecture AWS : rapport technique structuré, diagramme vectoriel éditable, estimation de coûts et code Infrastructure as Code Terraform.

AI Agent AWS Terraform MCP / Draw.io Jinja2 WeasyPrint
auto_awesome

Du besoin métier aux livrables techniques

L'objectif est d'automatiser la phase de préparation d'une proposition d'architecture Cloud sans remplacer la validation de l'architecte. L'agent orchestre l'analyse du besoin, la conception, le dimensionnement, l'estimation des coûts et la génération des fichiers finaux.

description

Rapport PDF

Rapport structuré, paginé et charté pour une présentation client.

account_tree

Diagramme vectoriel

Architecture générée avec les composants AWS officiels, exportée en .drawio et .svg.

terminal

Infrastructure as Code

Génération d'un dossier terraform/ contenant l'infrastructure HCL associée.

schema Pipeline de génération

1
Brief
Client, charge, utilisateurs, contraintes
2
Analyse
Besoins, dimensionnement, risques
3
Architecture
Topologie AWS + coûts
4
Génération
PDF, Draw.io, SVG, Terraform
5
Validation
Revue humaine avant soutenance
experiment Étude de cas générée

Transports Breizh Express

Plateforme de Traçabilité Logistique & Gestion de Flotte

À partir d'un brief métier détaillant la charge, la région AWS et les contraintes de sécurité, l'agent a généré une proposition complète adaptée à une architecture conteneurisée ECS Fargate. Cet exemple sert de démonstrateur du pipeline de génération et reste soumis à validation humaine.

1 500
utilisateurs simultanés
eu-west-3
AWS Paris
ECS
Fargate · Multi-AZ
511,50 €
estimation mensuelle du rapport
Couverture du rapport Cloud Architecture Proposal pour Transports Breizh Express

Aperçu de la couverture · version de démonstration

assignment Brief fourni à l'agent

Frontend : S3 + CloudFront + AWS WAF, TLS 1.3.

Identité : Amazon Cognito avec MFA obligatoire.

Compute : ALB public + Amazon ECS Fargate sur 3 AZ privées.

Realtime : Amazon ElastiCache Redis pour les positions GPS.

Data : DynamoDB On-Demand + S3 SSE-KMS / Glacier.

Supervision : Amazon CloudWatch.

Adaptations générées automatiquement

check_circleDimensionnement pour 1 500 utilisateurs simultanés.
check_circleArchitecture basculée vers ECS Fargate / Redis.
check_circleMatrice sécurité et conformité adaptée au cas métier.
check_circleEstimation de coûts recalculée service par service.

download Livrables téléchargeables

engineering Construction & défis techniques

Orchestrateur central : création d'une compétence d'architecte Cloud dans Antigravity avec architect_engine.py pour piloter l'analyse du besoin, le dimensionnement, les estimations de coûts et la génération des livrables.
Intégration Draw.io via MCP : connexion au serveur MCP Draw.io afin de manipuler les composants AWS officiels plutôt que de produire de simples rectangles textuels.
Topologie réseau AWS : raffinement des frontières d'infrastructure pour conserver S3 et API Gateway hors VPC, limiter le VPC privé aux composants internes et améliorer la lisibilité du routage.
Rendu PDF déterministe : adaptation du template HTML/CSS à WeasyPrint et utilisation de @page pour stabiliser la pagination et éviter les pages blanches orphelines.

article Structure du rapport généré

01
Couverture

Identité visuelle, projet, client et métadonnées.

02
Executive Summary

Synthèse et 4 métriques clés.

03
Requirements & Scope

Alignement exigences métier / réponses AWS.

04
Proposed Architecture

Diagramme vectoriel et flux de requêtes.

05
Choix techniques

Services AWS expliqués et bénéfices associés.

06
AWS Services Breakdown

Dimensionnement et justification par service.

07
Security & Compliance

Moindre privilège, Zero-Trust et conformité.

08
Estimated Monthly Cost

Estimation récurrente poste par poste.

09
Scalability & Availability

Disponibilité, durabilité et tolérance aux pannes.

10
Risks, Recommendations & IaC

Risques, recommandations et commandes Terraform.

memory Pile technique

Antigravity : environnement d'exécution et orchestration de l'agent.

Draw.io MCP Server : création et export des diagrammes AWS vectoriels éditables.

Jinja2 : injection dynamique des données projet dans le template HTML.

WeasyPrint : conversion HTML/CSS vers un PDF vectoriel haute définition.

Terraform : génération de l'infrastructure HCL accompagnant la proposition.

Livrables générés

10
sections clés dans le rapport technique
4
formats de sortie principaux : PDF, DRAWIO, SVG, HCL
IaC
Terraform généré avec la proposition
MCP
intégration Draw.io pour les diagrammes éditables
verified_user Les livrables sont générés automatiquement puis destinés à être revus et validés par un humain avant toute utilisation client ou déploiement.