From LLM Apps to Agent Systems: Building an AI Operating System with Octos

Et si vous pouviez concevoir des agents comme le daimonion de Socrate — non pas un seul, mais plusieurs ? Un guide qui surveille l'évolution de votre projet et génère une présentation avant la réunion du lundi. Un autre qui sélectionne vos actualités matinales en une station radio personnalisée, lue à haute voix dans votre voix préférée. Un troisième orchestrant un pipeline de recherche pendant la nuit avec huit travailleurs déployés en parallèle. Chaque bras pense indépendamment, tous partagent un seul cerveau.

Octos — le système d'orchestration de tâches cognitives ouvertes — concrétise cette architecture. Un seul binaire Rust de 31 Mo qui dessert plus de 200 utilisateurs sur un Mac Mini. Pas de Python, pas de Docker, pas de dépendances runtime. 15 fournisseurs LLM avec un basculement à 3 niveaux pour que vos daimons ne se taisent jamais. 12 canaux de messagerie pour rencontrer les gens là où ils se trouvent. Trois couches de mémoire pour qu'ils retiennent ce qui compte. Et une gestion intelligente des outils qui garde les agents affûtés — plus de 30 capacités disponibles, mais seulement 15 actives à tout moment, comme un poulpe choisissant quels bras étendre.

Dans cette présentation, nous explorerons les principes de conception derrière la construction d'applications agentiques qui transcendent le chat — de la présence multicanal à l'orchestration proactive, de la résilience des fournisseurs au problème complexe de donner à un agent de nombreux bras sans qu'il perde la tête.

Vous repartirez avec un nouveau modèle mental : les agents non pas comme des outils que vous utilisez, mais comme des daimons que vous concevez.