- UI: système de thèmes sélectionnable (sombre par défaut, clair) — registre extensible
- UI: refonte propre du panneau Mode agent — Mémoire / Accès internet / Paramètres en cartes, liste des pages repliable
- UI: infobulles (?) à la place des pavés de texte, scrollbars natifs, suppression des touches de vert (palette bleu/blanc/gris)
- UI: favicon (coins arrondis) + icône PWA, nom d'app et titres « Jean »
- Mémoire et accès internet deviennent des sous-réglages du mode agent (aucun outil mem_*/web sans agent)
- Presets: le mode mémoire (MEM_MODE) et l'URL du serveur internet (CRAWL4AI_URL) sont conservés d'un preset à l'autre
- accès web de l'IA via un serveur Crawl4AI configurable (outils
web_search / web_open / web_read / web_grep), réglage CRAWL4AI_URL +
toggle, actifs seulement si le mode agent et le serveur sont joignables.
CLI `jean internet [on|off|status|url <url>]`.
- mémoire réglable en 3 modes indépendants du mode agent : off / sur
demande / auto (proactive). CLI `jean memory [off|ondemand|always|status]`.
- fix : prompt et outils gouvernés par la même condition (plus de
web_search tapé en bash quand le crawl est injoignable) ; consigne
année de recherche durcie ; icône 🌐 des outils web dans l'UI.
- config/main : LOKI_VERSION (git sha), exposé via /api/health et /api/version ;
affiché dans la barre du haut. Permet de vérifier que l'image déployée est
bien à jour (cause fréquente de 'les nouveautés n'apparaissent pas').
- Dockerfile : ARG/ENV LOKI_VERSION ; workflow : build-arg = github.sha.
- bench : corrige un bug de précédence d'opérateur dans l'épreuve JSON
(le tuple de retour était malformé quand l'extraction était partielle).
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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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Ajout d'un système de modale réutilisable askConfirm/askPrompt/askAlert
(Promise-based, Échap/clic-dehors = annuler, Entrée = valider) qui remplace
les 5 confirm()/prompt() natifs (auth, mode agent, switch preset, suppression,
compactage). _openAsk est polymorphe : accepte (message, opts) [UI] et l'objet
{title,msg,yes,no,placeholder} de e2e.js — sur ajean.link/server.html cette
fonction remplace le window.askConfirm du bootstrap boîte noire, donc doit
servir aussi les invites empreinte/appairage E2E.
La liste des pages mémoire déroulait une barre géante quand elle grossit.
Désormais : compteur, champ de filtre (affiché au-delà de 50 pages), liste
scrollable (max-height 240px) et rendu plafonné par paliers de 50 ("voir
plus"). Rendu en DOM (échappement sûr) au lieu d'interpolation innerHTML.
La limite iter<8 (message [stop: trop d'appels d'outils]) est désormais
pilotée par TOOL_LIMIT dans config.env, exposée par un interrupteur sous
Mode agent. Activée par défaut ; désactivée => plafond quasi illimité
(l'anti-boucle sur appels répétés reste actif). Lu à chaque tour, pas de
restart nécessaire. Tunnelé tel quel via /api/e2e/req pour ajean.link.
aider-chat 0.86.2 fige fastapi==0.128.8, pydantic==2.12.5 et psutil==7.2.2,
en conflit avec nos anciens pins (fastapi 0.115.6, psutil 6.1.1) -> pip
ResolutionImpossible pendant le build de l'image. On aligne nos versions sur
celles d'Aider (résolution vérifiée par pip --dry-run sur venv vierge ;
/api/system/stats testé OK avec psutil 7).
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Favicon now matches the LokiMark topbar icon instead of an unrelated
arrow glyph. New /api/system/stats endpoint (psutil + nvidia-smi)
polled every 2s and shown in the topbar next to the Ollama status.
Le bloc de code avait un texte gris fonce (text-ink-2) sur fond sombre apres
le passage au theme clair -> illisible. Texte repasse en clair (on-dark),
bordure noire 3px + ombre dure pour coller au theme neo-brutaliste.
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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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- 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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
nathaninline
Claude
Michael