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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.

L’interface en ligne de commande d’OpenCode est conçue pour l’écriture de scripts, les pipelines CI et l’exécution d’agents en mode non supervisé. Cet article constitue un guide pratique pour l’utiliser dans le travail quotidien.

La plupart des sessions Claude Code deviennent lentes et encombrées pour la même raison : chaque grep exploratoire, chaque vidage de journal et chaque « laissez-moi vérifier un dernier fichier » restent dans la conversation principale pour toujours.

Ollama est l’une des méthodes les plus simples pour exécuter un modèle de langage local, mais la praticité peut masquer le moment où une expérience locale se transforme en service de déduction partagé nécessitant une meilleure planification et une meilleure observabilité.

Les agents de codage IA déploient des fonctionnalités rapidement, mais les spécifications, les tests et le code dérivent silencieusement. Ce guide couvre un modèle de traçabilité, la cartographie spécification-test et spécification-code, ainsi que les vérifications d’intégration continue (CI) qui détectent les écarts avant une fusion.

Docker Compose et Podman Quadlet résolvent des problèmes qui se chevauchent, mais ils proviennent de philosophies de conception différentes. Le choix entre les deux dépend de votre façon de penser : en piles d’applications ou en services Linux.

Exécuter l’agent Hermes sur un serveur sans interface graphique (headless) tout en se connectant depuis un client de bureau sur une autre machine nécessite deux processus serveur et une seule connexion client.

Docker Compose sur un serveur Linux doit démarrer au boot, s’arrêter proprement à l’extinction et survivre aux redémarrages sans intervention manuelle.

L’installation de Docker sur Ubuntu devrait être simple, mais en pratique, plusieurs options « en forme de Docker » rivalisent pour le même nom de commande, chacune avec sa propre gestion des paquets, son comportement de mise à jour et ses implications en matière de sécurité.

Les agents de sondage (polling agents) font partie des aspects les moins glamour de l’architecture des assistants IA, mais ils sont aussi parmi les plus utiles.

Mermaid est un outil de diagrammes basé sur le texte, conçu pour ceux qui préfèrent écrire leurs diagrammes plutôt que de faire glisser des formes sur un canevas. Il utilise une syntaxe proche de Markdown pour décrire des organigrammes, des diagrammes de séquence, des diagrammes de classes, des machines à états, des frises chronologiques, des diagrammes de Gantt, des diagrammes entité-association et bien plus encore.

Un assistant IA de production n’est pas « un LLM avec un prompt ». C’est un système qui accepte une intention, maintient un état, décide quand récupérer des informations ou agir, et expose suffisamment de détails d’exécution pour déboguer les échecs.

Mode routeur de llama.cpp est l’un des changements les plus utiles apportés à llama-server depuis des années. Il offre enfin aux opérateurs de LLM locaux une expérience de gestion des modèles proche de celle attendue d’Ollama, tout en conservant les performances brutes et le contrôle de bas niveau qui rendent llama.cpp intéressant à utiliser en premier lieu.

Hermes Agent est livré avec un tableau Kanban et la passerelle Hermes qui peuvent saturer votre LLM auto-hébergé si trop de tâches sont expédiées simultanément.

Pendant longtemps, llama.cpp présentait une limite flagrante : vous ne pouviez servir qu’un modèle par processus, et le changement impliquait un redémarrage.

Cet article porte sur les plugins OpenClaw — des paquets de passerelle natifs qui ajoutent des canaux, des fournisseurs de modèles, des outils, de la parole, de la mémoire, des médias, une recherche web et d’autres surfaces d’exécution.