Mnemosyne pour l’agent Hermes : démarrage rapide de la mémoire locale

Mnemosyne pour l’agent Hermes : démarrage rapide de la mémoire locale

Mémoire locale Hermes avec écritures contrôlées.

Mnemosyne est un fournisseur de mémoire local-first pour Hermes Agent. Il stocke la mémoire de travail, les faits structurés, les données temporelles et l’historique épisodique dans une base SQLite locale — sans service hébergé, sans appel réseau obligatoire, et avec un contrôle d’écriture d’une granularité inhabituelle.

Boucles mémoire autoréinforcées dans les agents IA : causes et correctifs

Boucles mémoire autoréinforcées dans les agents IA : causes et correctifs

Lorsque des conclusions mémorisées deviennent de nouvelles preuves.

La mémoire persistante transforme un agent en un outil qui transmet le contexte au lieu de devoir réexpliquer — mais elle ouvre la porte à un mode d’échec évité par la conversation sans état : une interprétation peut devenir mémoire, être récupérée comme un fait, et justifier une version plus forte d’elle-même.

Propositions rejetées d'OpenSpec : une convention de mémoire décisionnelle

Propositions rejetées d'OpenSpec : une convention de mémoire décisionnelle

Aucun état de rejet. Voici le contournement.

Un agent qui a proposé et déployé « déplacer la persistance dans une bibliothèque partagée » il y a six mois le proposera sans problème le trimestre prochain, à moins qu’un élément durable ne lui signale que l’idée a déjà été étudiée et rejetée – et OpenSpec n’a aujourd’hui aucun état interne pour cela.

OpenSpec en toute rapidité : installation, flux de travail et pièges fréquents

OpenSpec en toute rapidité : installation, flux de travail et pièges fréquents

Les spécifications sous forme de deltas, pas d’un PRD de 40 pages.

OpenSpec est une interface en ligne de commande (CLI) gratuite et open source de Fission AI qui permet à vous et à votre agent de codage de vous mettre d’accord sur une modification en Markdown pur avant la rédaction de n’importe quel code, sans la cérémonie rigide des phases imposée par les cadres de développement dirigé par des spécifications plus lourds.

Comment migrer d’OpenClaw à Hermes Agent en toute sécurité

Comment migrer d’OpenClaw à Hermes Agent en toute sécurité

Une bascule en toute sécurité au-delà de l’importation sur une ligne

La migration d’un assistant IA ne se résume pas à la copie d’une configuration d’application. La difficulté réside dans la préservation de l’identité, de la mémoire, du comportement des outils, des tâches planifiées et de l’accès à la messagerie, tout en évitant que deux passerelles ne se comportent comme le même bot.

llama.cpp vs Ollama en 2026 : Quel runtime choisir ?

llama.cpp vs Ollama en 2026 : Quel runtime choisir ?

« Quand llama-server surpasse Ollama »

Ollama et llama.cpp sont souvent comparés comme s’ils étaient des moteurs d’inférence rivaux. Le véritable choix se fait entre un service de gestion de modèles et un kit d’outils que vous pilotez directement.

Le KV Cache sur des GPU de 16 Go : faire tenir réellement les contextes longs

Le KV Cache sur des GPU de 16 Go : faire tenir réellement les contextes longs

Pourquoi le contexte de 128 Ko échoue sur 16 Go

Un modèle peut revendiquer une fenêtre de contexte de 128K et échouer pourtant à 40K jetons sur un GPU de 16 Go. La limite architecturale ne promettait jamais que les poids, le cache KV, les tampons de calcul et le compositeur de bureau tiendraient simultanément sur votre carte.

Compétences des agents vs serveurs MCP : cadre de décision

Compétences des agents vs serveurs MCP : cadre de décision

« Compétence, serveur MCP, ou les deux ? »

Les compétences d’agent et les serveurs MCP sont souvent présentés comme des moyens concurrents d’étendre un agent IA. Cette présentation est fausse : une compétence enseigne à l’agent comment travailler, tandis qu’un serveur MCP lui donne un accès réglementé à des capacités en direct.

Gravité des données : le vrai coût de l'IA API-First

Gravité des données : le vrai coût de l'IA API-First

Pourquoi votre stack IA devient plus collante chaque mois.

Chaque appel d’API semble être une transaction simple — jusqu’à ce que leur nombre accumulé fasse en sorte que vos données de réglage fin, vos outils d’évaluation et vos schémas d’outils soient tous conçus autour d’un seul fournisseur, et que le changement cesse d’être une simple modification de routage.

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