Reprise du message précédent :

Ok après si on peut brancher l'abo ChatGPT pour démarré vu qu'avec l'abo pro il y a une limite supplémentaire pour 5.3 qui devrait suffit ça devrait pouvoir le faire ^^

Ah non meme pas, j'avais discuté avec lui, insisté, puis je lui avais donné la capture d'écran de quelqu'un qui disait avoir réussi
 

C'est un enfer de discuter avec ce truc, c'est toi qui l'a configuré pour avoir ce niveau de langage ?

Non, il est familié de base, mais tu peux lui demander de changer de ton.
Après, je ne l'utilise que pour archiver des tweets vers un github, donc je m'en fous un peu

Tu utilises quel LLM derrière, Grok ?

Pour poke? "Aucun" justement, c'est pour ca que je paie $0,01 par mois
C'est eux qui paient pour le LLM

pour ceux qui utilisent Hermes / Openclaw, j'ai créé un petit topic : https://forum.hardware.fr/hfr/ia/ag [...] t_27_1.htm
 
Je serai super curieux d'avoir votre feedback, parce que ca intégre de mon point de vue les avantages des 2, sans tous les pains associés

J'ai pas encore essayé Hermes : par rapport à Openclaw, il se positionne comment ?

J'ai laché openclaw depuis un ou deux mois, et je ne doute pas qu'il a beaucoup progressé, mais mon gros problème avec lui c'est qu'il se suicidait régulièrement en essayant de modifier sa propre config et en inventant des paramètres qui n'existent pas ou en utilisant une syntaxe foireuse.
 
Hermes ne m'a jamais fait ce genre de coup pendable.
J'aime beaucoup chez Hermès sa manière d'améliorer en continu ses skills au fur et à mesure des ses expérimentations. Et sa gestion de la mémoire que je trouve plus efficace qu'Openclaw.

okopjpojez

Ah, plus TT
 
Des idées pour agentifier Claude Code ? Souscribe à un bus de message, inotify sur folder/fichier, API, heartbeat; etc..
C'est presque pas HS
Mais je vois pas comment oser utiliser un agent/assistant sans les meilleurs modeles opus et avec l'abo Max

ba justement il faut que tu essaies tamag0

kessessé

https://forum.hardware.fr/hfr/ia/ag [...] t_27_1.htm

C'est plutôt un problème d'utilisation, j'ai jamais eu ce que tu décris

 
J'ai eu le cas pas mal au début, mais j'ai rapidement laissé tombé préférant les LLMs locaux.

Je sais pas comment vous avez fait
Mais rien avoir depuis

 
Il suffit de pas vouloir faire comme les autres et tu pètes tout  
Genre je veux pas utiliser Tailscale ou Discord pour parler a mon OC, je veux tout en local.  
Je ne veux pas utiliser de service cloud pour faire des recherches mais utiliser mon instance Searxng.
Utiliser llama.cpp

Sinon tu lui envoies un courrier avec un timbre

 
Ça marche pas, il arrive pas a ouvrir les lettres avec ses pinces

Ca progresse dans la création de mon agent, pour le moment tout est fonctionnel.
L'idée est que tout le monde mange équilibré, en fonction de ce qu'il aime (avec preuve à l'appui ) et que ça pousse à essayer d'autres choses en donnant des idées, le tout sans avoir à se prendre la tête et pouvoir prévoir les repas à l'avance.

Pour les courses ça sera dans un second temps, il faut que je voie si je lui donne accès à mes mails où si je lui file tout l'historique d'un coup et que je lui remette à la main au fur et à mesure les nouvelles commandes.

Je réinvente sans doute la roue, mais c'est sympa de se créer un truc perso

Agent familial de planification des repas

1. Objectif

Construire un agent local capable de :

• récupérer les menus de cantine
• proposer les repas du soir en évitant les répétitions dans une même journée
• enregistrer ce qui a réellement été mangé
• gérer les préférences de chaque enfant
• préparer les listes de courses
• apprendre à partir de l’historique familial

2. Positionnement agentique

Le projet utilise un agent orchestrateur unique, nommé CookingChiefAgent, qui coordonne plusieurs compétences spécialisées :

• récupération et lecture des menus
• planification des repas
• gestion des recettes
• suivi des repas réels
• analyse de l’historique
• préparation des courses

Les compétences restent indépendantes et testables, sans multiplier les agents.

3. Pipeline d’exécution

Menu récupéré depuis le site de la cantine

• Lecture et historisation
• Prise en compte des goûts, repas réels et recettes
• Propositions pour le soir et liste de courses

4. Récupération des menus

Playwright se connecte au site, ouvre la page des menus et récupère automatiquement plusieurs semaines.
La récupération peut être visible pour le diagnostic ou fonctionner discrètement en arrière-plan.

5. Historique

Les informations sont enregistrées par semaine et par date :

• menus de la cantine
• repas proposés pour le soir
• modifications et validations
• repas réellement mangés
• observations propres à chaque enfant

Les anciennes semaines sont conservées et la semaine courante est automatiquement sélectionnée.

6. Recommandations

L’agent compare le repas du midi avec les recettes disponibles.
Il tient compte des répétitions, des goûts, des refus, des repas récents, du temps de préparation, de la difficulté, des absences et du nombre de personnes.
Chaque proposition reste accompagnée d’une explication.

7. Apprentissage

L’agent collecte progressivement des informations concrètes :

• aliments mangés ou refusés
• plats appréciés
• différences entre les propositions et les repas réels
• plats régulièrement servis

L’objectif est d’utiliser cet historique pour améliorer progressivement les recommandations.

8. Interface

L’application Streamlit permet de récupérer les menus, consulter les propositions, modifier ou valider les repas, saisir naturellement ce qui a été mangé et gérer les goûts des enfants.
Elle est utilisable depuis un ordinateur ou un smartphone.

9. Confidentialité

Le projet fonctionne localement :

• les données familiales restent sur le PC
• les identifiants pour se connecter au site de la cantine ne sont pas enregistrés
• l’accès distant passe par Tailscale
• aucun port n’est exposé publiquement
• l’application possède sa propre authentification

10. État actuel

Le MVP est fonctionnel et couvert par plus de 100 tests automatisés.
Les prochaines évolutions concernent l’enrichissement des recettes, l’amélioration automatique des recommandations, la gestion du stock, l’analyse des commandes et l’automatisation des tâches.

Projet sympa

Tu ne lui fais pas calculer les calories, les apports en protéines etc...pour les choix des repas, les quantités etc..?

Ouais alors ça on verra bien plus tard mais ça m'intéresse pas tant que ça  

Quand vous dites que vous faites des agents dédiés vous y consacrez une session openclaw/hermes ? Ou vous mettez juste un chapeau et une moustache à votre agent habituel ?

Un agent dédié = soul.md etc...propre à lui. En tout cas c'est comme ca que je le comprends.

pour ca que j'aime pas leur approche, c'est pas un agent qui des connaissances est une personnalité différente, c'est assez limité comme interet pour challenger, avoir des opinions différentes etc...

Ben Soul.md définit sa personnalité. Si le soul.md est différent, pourquoi sa personnalité ne le serait pas ?
Pour avoir des opinions différentes, c'est à mon avis plus un modèle différent qu'il faut.

Sinon pour continuer mon "assistant".
Donc poke quand il recoit un tweet, lien Reddit, video youtube, produit un fichier .md et met à jour index.md sur github.
J'ai rajouté une couche avec un cron ChatGPT qui le matin va produire un "rapport d'intelligence" sur les liens indexés la veille
Le gros avantage de ChatGPT c'est aussi sa mémoire...il retient vraiment bcp d'information et peut faire des liens avec différentes conversations que j'ai avec lui.

Non, par exemple avec tamag0 chaque agent à ses propres mémoires, introspections, règles, etc... différentes des autres et forcement ca impacte sur le comportement de l'agent, bcp plus qu'un Soul.md limité en taille.

tamag0.chie  

Qu'est-ce qui empêche un autre agent d'avoir ces même capacités ?
 
Bon, il me faut un Claude Compagnon

 
Il y a aussi une mémoire pour OC:
https://docs.openclaw.ai/concepts/memory

il faut un système qui isole chaque agent et ses mémoires, qui soit capable de faire du RAG conditionnel, de bien classifier etc...

B

ah si tu spawn une instance de ton X agent, ça devrait en être capable

oui mais là encore c'est des notions de parent agents / sub-agents (si tu regardes honcho par exemple "Multi-agent awareness -- parent agents automatically track spawned sub-agents, with parents added as observers in child sessions." ), c'est pas chaque agent qui fonctionne de façon totalement indépendante les un des autres, du coup j'aime pas du tout l'approche (c'est pas conçu pour du "vrai" multi-agent)

Pour ceux qui ont besoin d'une boîte email pour leur agent (y a agentmail qui existe aussi)
https://atomicmail.io/agents
 
Ça sera vraiment utilise quand les agents pourront s'inscrire facilement à des newsletter etc...les gros newsletters US sur l'IA qui bloquent l'inscription des agents à cause de Cloudflare  

 
MMMh à chaque fois que j’ai voulu créer des sous agent à mon agent Hermes c’était au final moins efficace que lui se définissant un nouveau skill.  
En fait je pige pas comment le fonctionnement des équipes d’agents qui bossent sous la même instance peuvent être plus efficaces que l’agent principal, Je dois louper un truc.