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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Un plan « from scratch » (architecture, création des fichiers…) était
régénéré à CHAQUE tâche de code, y compris pour corriger un bug sur une
appli existante — hors-sujet et perturbant (« je n'arrive pas à déplacer
les pièces » → plan de re-création complète).
- want_plan ne se déclenche plus que pour une NOUVELLE construction :
pas de code antérieur dans la session ET workspace vide. Une
modification / correction / suite de travail n'affiche plus de plan.
- Plan de code : l'étape ARCHITECTURE privilégie un seul fichier
autonome (cohérent avec les contraintes appli web), au lieu de
proposer index.html + style.css + app.js.
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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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Adapte github.com/DietrichGebert/ponytail (philosophie anti
sur-ingénierie) en méthode transverse de Loki, remède direct aux rendus
trop ambitieux qui cassent (ex. « moteur IA » dans un jeu d'échecs).
- Échelle de décision injectée pour toute tâche de code (YAGNI ->
réutiliser -> natif -> minimum de code), sur les DEUX chemins : dans
le contexte de l'agent ET dans la consigne du moteur code (Aider ne
voit pas convo).
- Nouvel interrupteur « Ponytail (code minimal) » dans Réglages >
Intelligence, activé par défaut (fusionne sans migration).
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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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Le plan s'affichait mais restait figé — on ne voyait pas le modèle
avancer. Désormais :
- Le modèle annonce chaque étape accomplie (« ✅ Étape N terminée »),
demandé dans la consigne de plan.
- L'agent détecte ces annonces dans le flux et émet des événements
plan_step, sans jamais recompter deux fois la même étape.
- Le panneau PLAN coche les étapes en temps réel : ✓ vert + barré pour
les faites, sablier sur l'étape en cours, compteur « n/N validées ».
Chemin agent uniquement (le moteur code tourne de bout en bout). Les
messages passés restent affichés tels quels.
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La mémoire long-terme rappelait des échanges d'AUTRES sessions dans la
discussion en cours : demander « un jeu d'échecs » ressortait une « appli
sport » demandée ailleurs, et déroutait les petits modèles.
- rag_enabled désactivé par défaut : chaque discussion ne se souvient que
d'elle-même (résumé + messages récents, déjà en place).
- Migration v7 : désactive le RAG une fois sur les installs existantes
(la valeur persiste en base /data) ; réactivable dans Réglages.
- Rappel plus strict quand le RAG est activé : seuil de similarité 0.45 -> 0.6.
- Réglages : libellé clarifié (« Mémoire entre sessions »).
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Le déplacement de la préparation (plan, recall RAG) dans le flux SSE
laissait un silence total pendant le chargement d'un gros modèle : le
reverse proxy coupait la connexion (« Connexion interrompue pendant le
chargement du modèle »). Avec la réflexion active, l'appel de plan
laissait en plus le modèle penser — silence encore plus long.
- ping SSE toutes les 10 s pendant la préparation du contexte
- plan / auto-critique / résumé : think=False (repli automatique si le
modèle refuse le paramètre) — un appel utilitaire ne réfléchit jamais
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« Corrige les bugs » partait à Aider sans contexte (quel fichier ? quel
projet ?) et le chemin agent ignorait quels fichiers existaient — le
modèle collait alors le code en chat au lieu de modifier le fichier.
- moteur code : récap de session (demande initiale + dernières demandes
+ fichiers touchés) préfixé à l'instruction ; fichiers de la session
passés à Aider quand aucun n'est cité
- chemin agent : liste des fichiers du workspace + fichiers de la tâche
injectée chaque tour en système
- directive renforcée : « ne colle JAMAIS le code corrigé dans ta
réponse sans l'avoir écrit dans le fichier »
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Sur une reprise (« ajoute un bouton », « continue »), le routeur ne voyait
que le message courant : score trop bas, jamais le moteur code, et le
modèle décrivait les changements sans les appliquer.
- routage contextuel : si le tour précédent était du code (engine ou
outils write_file/edit_file/code_task), les suites courtes partent au
moteur code (is_code_followup)
- chemin agent sur session code : directive système « AGIS avec les
outils, ne décris jamais sans appliquer »
- fichiers cités dans le message et présents au workspace transmis à
Aider (travail direct, sans deviner via la repo map)
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Ollama reloaded the chat model mid-message because plan/summary/router
calls sent divergent runner options (no num_ctx/num_batch) and omitted
keep_alive — the main cause of perceived slowness.
- share one keep-alive httpx.AsyncClient for all Ollama calls
- unify runner options (runner_options) + keep_alive on every model
call, embeddings included
- drop the blocking LLM routing fallback (pure lexical heuristic)
- run RAG recall + plan + code-model pick in parallel inside the SSE
stream, after the start event
- RAG cosine scoring off the event loop; cache /api/tags 30s and
nvidia-smi 5s; frontend polls 2s->5s, warm poll backoff, dedup
config fetch
feat: working session menu in TopBar (switch/create/rename/delete)
feat: workspace file deletion (DELETE /api/files + UI trash buttons)
docs: recommended Ollama env vars (KEEP_ALIVE, MAX_LOADED_MODELS...)
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Modes d'exécution (composer) :
- routes/chat : champ mode ; _apply_mode adapte la config —
plan = outils lecture seule + plan forcé ; yolo = confirm_shell off ;
build = comportement normal.
- Frontend : ModeSelector dans le composer, mode dans le store + requête chat.
Panneau Git & Diff (le workspace est un dépôt git, Aider commite) :
- routes/git : /api/git/log (commits), /api/git/diff (commit ou working),
/api/git/revert (git revert --no-edit, confiné au workspace).
- Frontend : onglet Git dans le PreviewPanel — liste des commits, diff
colorisé, bouton Annuler (revert) avec rafraîchissement de l'arbo.
Bonus : le panneau Matériel explique que « GPU déclaré 12 Go » vient de
GPU_VRAM_MB (valeur manuelle) — à corriger en 16000 pour une 16 Go.
Tests : git log/diff/revert, modes plan/yolo/build via la route chat, builds.
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Évite le rechargement lent quand Ollama a déchargé le modèle de la VRAM :
- ollama_client.warm() : précharge un modèle (/api/generate sans prompt) ;
chat() accepte keep_alive (durée de rétention en VRAM).
- agent.run_agent transmet keep_alive ; route chat le passe depuis la config.
- config : champ keep_alive (défaut 30m) par profil de modèle.
- routes/models : POST /api/models/warm, GET /api/models/loaded (placement
GPU/CPU via /api/ps).
- main : préchargement du modèle par défaut au démarrage (arrière-plan,
best-effort — n'empêche pas le démarrage si Ollama est absent).
- Frontend : préchargement automatique à la sélection d'un modèle, poll des
modèles chargés (8s), pastille verte (GPU) / orange (CPU) / blanche (à
charger) dans le sélecteur, réglage 'Maintien en VRAM' dans Configuration.
Tests : warm/loaded routes, keep_alive transmis, démarrage résilient sans
Ollama, build front.
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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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Certains modèles « thinking » ne renvoyaient que du raisonnement, sans reponse
finale -> erreur. Nouvel interrupteur global `think` (Reglages > Generation) :
- think=false envoie `think:false` a Ollama pour desactiver le raisonnement
- repli automatique si le modele refuse le parametre (does not support thinking)
- message d'erreur mis a jour pour pointer vers l'interrupteur
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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.
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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.
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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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
Claude
MichaelandClaude Opus 4.8