UI : reskin complet vers un theme neo-brutaliste clair (bordures noires 3px,
ombres dures, accent orange, polices Press Start 2P + DM Mono).
- tailwind.config / index.css / index.html : palette, polices, ombres, scrollbars
- TopBar, ActivityBar, LeftPanel, ChatPanel, PreviewPanel, SettingsView,
ToolCard, ModelSelector, Icon : restyle complet
Chat : panneau « Raisonnement » repliable et redimensionnable affichant le
thinking de l'agent en direct (diffuse depuis le backend, persiste dans meta).
Robustesse Ollama : les echecs de generation de parseur d'outils
(« Unable to generate parser for this template ») declenchent desormais le
repli automatique en conversation simple sans outils, au lieu d'un 400.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Frontend
- MessageContent: rendu Markdown complet (react-markdown + remark-gfm) avec
blocs de code dans un cadre + bouton Copier, et styles thematises (titres,
listes, gras, liens, tableaux, citations).
- ChatPanel: affiche sous chaque reponse de l'agent la vitesse (tokens/s) et le
nombre de jetons generes / en entree.
- PreviewPanel: iframe en sandbox="allow-scripts" pour que le JS des pages
generees s'execute (animations, canvas) tout en gardant une origine opaque.
- Icon: ajout CopyIcon / CheckIcon.
Backend
- agent: cumule les metriques Ollama (eval_count, eval_duration,
prompt_eval_count) et calcule les tokens/seconde, emis dans l'evenement final.
- chat: persiste les stats dans meta et les renvoie au client.
- agent_config: l'invite systeme par defaut demande un formatage Markdown.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- agent_config: num_gpu auto (-1) par défaut au lieu de forcer un nombre
de couches codé en dur (RTX 3060), qui faisait basculer Ollama sur CPU
quand la config ne tenait pas en VRAM. num_gpu/main_gpu ne sont transmis
que si l'utilisateur force explicitement une valeur (>= 0).
- agent_config: migration v4 remettant a -1 les profils deja enregistres
avec un num_gpu fige.
- agent: la boucle de reparation d'appel d'outil reinjecte son rappel en
role "user" au lieu de "system" (les templates Gemma/Mistral refusent un
message system hors tete -> 400 "System message must be at the beginning").
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Ollama signale certains échecs en cours de génération (OOM, contexte trop
grand, débordement sur CPU) via une ligne JSON {"error": ...} avec un statut
HTTP 200. La boucle de streaming ne lisait que message.content / tool_calls /
done : ces lignes étaient ignorées, le flux se terminait avec un contenu vide,
et l'UI n'affichait rien — l'agent semblait "ne pas répondre".
- ollama_client: OllamaError + détection des chunks {"error": ...} (chat & pull),
corps de réponse remonté sur erreur HTTP, timeout de connexion court
(échec rapide si Ollama injoignable) avec lecture sans limite, et parsing
JSON tolérant aux lignes partielles.
- agent: capture d'OllamaError -> événement "error" affiché à l'utilisateur.
- docker-compose: config GPU NVIDIA pour le service Ollama embarqué (sinon CPU).
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Si Ollama tourne sur une autre machine, le conteneur Loki ne voit aucun GPU :
l'auto-réglage prenait alors un chemin 'CPU' et fixait num_ctx=8192, ce qui
forçait Ollama à charger une instance distincte du modèle qui débordait sur le
CPU (lenteur). Désormais, GPU non détecté -> num_ctx=0 (défaut du modèle), donc
Ollama réutilise l'instance déjà sur GPU. Déclarer GPU_VRAM_MB active le vrai
réglage.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
Backend :
- agent_config : num_ctx dans la config, envoyé à Ollama (0 = défaut modèle)
- ollama_client : méthode ps() (placement GPU/CPU via /api/ps)
- autotune : placement() lit size vs size_vram pour savoir si le modèle est sur GPU
- routes/config : POST /api/config/auto (détecte GPU + modèle, calcule et applique
num_ctx/max_tokens, renvoie la détection et le placement)
Frontend :
- client/store : autoTune(), état tuning + résultat
- SettingsView : bouton ⚡ Réglage auto, bannière de détection (GPU/VRAM,
contexte, placement GPU/CPU), slider Contexte (num_ctx)
Config :
- GPU_VRAM_MB / GPU_NAME pour déclarer la VRAM si Ollama est distant
Tests : recommandation (8B sur 12 Go -> ctx 32768), route /auto + persistance,
transmission num_ctx aux options Ollama, placement via /api/ps.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
- config.py : overrides GPU_VRAM_MB / GPU_NAME
- ollama_client.py : méthode show() (/api/show)
- autotune.py : détection GPU (nvidia-smi/rocm-smi/env), profil modèle et calcul
du num_ctx optimal via estimation du cache KV
Module isolé, pas encore exposé via route ni UI (sans impact sur l'app).
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
MichaelandClaude Opus 4.8