Les deux dernières idées d'AJEAN (github.com/nathaninline/jean).
1. Mémoire en notes Markdown ($DATA_DIR/MEMORY), écrites par l'agent via
deux outils (memory_search / memory_save). Trois modes : off,
ondemand (défaut) et always. Face au RAG vectoriel : aucun modèle
d'embedding requis, notes lisibles et éditables à la main, et rien de
mémorisé à l'insu — la recherche par mots-clés ne rappelle que du
pertinent, là où le RAG ressortait une demande sans rapport.
Le RAG disparaît de l'UI : un seul concept de mémoire.
En mode Plan, seule la consultation est proposée, pas l'écriture.
2. Presets : jeux de réglages nommés, enregistrés et rappelés en un
clic (sélecteur + « + Preset » dans l'en-tête des Réglages).
Au passage, un vrai bug : ConfigPatch ne déclarait ni keep_alive, ni
skills_enabled, ni ponytail — Pydantic ignore les champs non déclarés,
donc ces trois réglages ne se sauvegardaient JAMAIS.
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Les modèles promettaient des libs qui ne se chargent jamais hors-ligne
(Stockfish, CDN…), éclataient le code en fichiers incohérents, puis
déclaraient « ça marche » sans rien vérifier.
- Contraintes « appli web » injectées pour toute tâche web (agent +
moteur code) : UN seul index.html autonome (CSS/JS inline), AUCUNE
ressource externe (implémenter en JS natif à la place), rendu réel au
chargement, interdiction de « simuler » une lib en la disant réelle.
- check_html signale désormais les scripts/styles externes (CDN/WASM)
qui ne se chargeront pas dans le sandbox hors-ligne, en plus des
références locales cassées.
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- make_plan(code=True) : pour une tâche d'application, produit un plan
d'IMPLÉMENTATION concret (étape 1 = architecture/fichiers, puis une
fonctionnalité testable à la fois), réaliste et sans dépendance
externe — au lieu d'une liste d'objectifs produit (« moteur IA »…)
que les petits modèles n'arrivent pas à livrer.
- run_shell : le garde-fou de confinement ne bloque plus les URLs
(http://localhost:8080 était rejeté à cause du « // »), et autorise
la base du workspace même quand la session cible un projet (ls
/workspace). Les évasions réelles (/etc, /config, ~, ../..) restent
bloquées.
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- edit_file : correspondance tolérante (indentation/espaces ignorés,
repli ligne à ligne + réindentation) pour que les petits modèles
éditent sans devoir tout réécrire ; message d'erreur plus utile.
- Prompt système : privilégier edit_file pour modifier, write_file
seulement pour créer ; rappel de rester dans le workspace.
- Suppression de fichiers/dossiers du workspace : route DELETE
/api/files + boutons × dans l'arborescence (fichiers et dossiers).
- Confinement renforcé : garde-fou run_shell (refus des chemins absolus
hors workspace, ~ et remontées ../) et code_task/Aider (fnames
résolus et confinés au workspace).
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Les noms MCP à tirets (resolve-library-id) cassaient le tool-calling :
modèles et grammaires mélangent tirets et underscores -> « Tool not
found ». Les noms exposés sont assainis en underscores avec table de
correspondance vers le vrai nom, et l'appel tolère les deux formes.
read_file sur un dossier disait « fichier introuvable » : message
explicite « c'est un dossier — utilise list_dir ».
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Les résultats d'outils dévoraient le contexte du modèle : sortie shell
tronquée aveuglément à 4000 c. (bruit gardé, erreur parfois coupée),
gros fichiers lus en entier.
- run_shell : succès = 12 dernières lignes ; échec = lignes d'erreur
+ fin de sortie, répétitions dédupliquées (« ligne ×N »)
- read_file : fenêtres de 200 lignes avec marche à suivre
(start_line=N pour la suite, grep_search pour cibler)
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L'auto-check séparé dans la boucle agent doublonnait _verify_written et
signalait à tort les fichiers écrits par morceaux (mode append).
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1. Plan-puis-exécute (enhance.make_plan) : les demandes complexes sont
décomposées en 3-5 étapes (event SSE 'plan', carte PLAN dans le fil,
meta.plan persisté) ; le plan guide l'agent et le moteur code.
2. Auto-critique « Qualité + » (enhance.self_review, toggle Intelligence) :
critique éclair puis révision de la réponse (event 'revision').
3. Mémoire long-terme RAG (rag.py) : échanges vectorisés via /api/embed
(modèle d'embedding auto-détecté), rappel cosinus top-3 inter-sessions
injecté en contexte, indexation en arrière-plan, élagage à 2000 souvenirs.
4. Vérification HTML (tools.check_html) : références locales cassées et
balises déséquilibrées ; branchée sur l'auto-vérification des outils ET
sur le moteur code avec une passe d'auto-correction Aider.
5. Benchmark intégré (bench.py + /api/bench) : 5 épreuves notées /100
(appel d'outil, code exécuté en sous-processus isolé, consignes, JSON,
format), streaming SSE, scores stockés ; carte BENCHMARK dans l'UI.
Config : plan_mode / self_review / rag_enabled / embed_model + carte
Intelligence (3 toggles). Client SSE : events plan/revision ; PlanCard.
Tests : heuristique+parsing du plan, révision, index/rappel RAG (exclusion
de la session courante), html_check, bench 100/100 sur modèle simulé,
intégration chat HTTP (event plan + meta persisté), build front.
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Faire d'un petit modèle un bon agent :
- memory.py : contexte = invite + résumé des anciens tours + 10 derniers
messages ; résumé régénéré en arrière-plan après chaque réponse (colonne
summary sur sessions, migration douce). Contexte court = modèle concentré
et qui tient sur le GPU.
- tools.py : edit_file (recherche/remplacement exact, erreurs pédagogiques,
unicité exigée), grep_search (regex bornée, dossiers ignorés), et
vérification syntaxique auto (.py/.json) après chaque écriture — l'erreur
revient au modèle qui se corrige dans le même tour.
- coder.pick_code_model : les tâches de code vont au meilleur modèle code
installé (qwen-coder, deepseek-coder…) via config code_model=auto.
- Branché dans la route chat (mémoire + résolution du modèle code) et la
boucle agent (code_task) ; UI : descriptions et glyphes des nouveaux outils.
Tests : edit/grep/vérification, compression mémoire (19 msgs -> 12 dont
résumé), pick auto/explicite, chat HTTP de bout en bout, build front.
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Backend :
- tools.py : web_search (DuckDuckGo HTML sans clé, ou SearxNG via SEARX_URL) et
run_shell (confiné au workspace, sortie bornée, timeout)
- agent.py : run_shell sensible -> émet tool_confirm et ne s'exécute pas tant que
l'utilisateur n'a pas validé (confirm_shell)
- agent_config.py : web_search/run_shell désactivés par défaut, flag confirm_shell
- routes/shell.py : POST /api/shell/run exécute une commande validée
- routes/chat.py : relaie l'événement tool_confirm, passe confirm_shell
Frontend :
- streamChat : événement tool_confirm
- store : pendingShell + approveShell/rejectShell (réinjecte le résultat à l'agent)
- ChatPanel : carte de validation de commande (Approuver / Refuser)
- SettingsView : toggles web_search/run_shell, marqueur sensible, switch confirm_shell
- ToolCard : glyphes web_search/run_shell, statut 'à valider', aperçu d'argument
Tests : run_shell confiné, gate de confirmation (commande dangereuse non exécutée),
route shell, parser DuckDuckGo.
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Claude
MichaelandClaude Opus 4.8