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
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.
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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").
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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
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
Michael
