Archipel · Karl Gerard

Contexte / problème exploré

Un assistant généraliste unique devient rapidement difficile à contrôler lorsqu’il doit mélanger des tâches très différentes : développement, recherche, rédaction, sport, design ou analyse de documents. Archipel explore une autre approche.

répartir les responsabilités entre des agents spécialisés
conserver des identités et des domaines stables
contrôler quelles données chaque agent peut recevoir
distinguer conversation, action et effet externe
demander une validation humaine avant les opérations sensibles
produire des preuves observables plutôt que laisser le modèle déclarer lui-même qu’une action a réussi

Architecture locale

Le cœur applicatif est construit en Python autour de FastAPI. Le frontend utilise React, TypeScript et Vite. L’inférence conversationnelle repose sur Ollama en local, la génération d’images peut être déléguée à une instance locale de ComfyUI, et une base SQLite conserve les données persistantes nécessaires au fonctionnement. L’environnement peut également utiliser un moteur de recherche local SearXNG pour certaines recherches publiques explicitement déclenchées. L’objectif n’est pas l’absence absolue de réseau : certaines fonctionnalités peuvent interroger des services publics externes lorsqu’une action le nécessite, mais ces sorties restent explicites, bornées et contrôlées.

Agents spécialisés

Archipel repose actuellement sur plusieurs rôles spécialisés.

Janus — orchestrateur du système ; dirige vers le spécialiste adapté et conserve une séparation claire entre coordination et expertise métier
Vulcain — spécialisé dans le développement ; inspecte un dossier autorisé, prépare des modifications limitées et travaille avec des étapes de validation avant écriture
Diane — spécialisée dans la vérification ; exécute des suites de tests prises en charge et produit un verdict à partir des résultats réellement observés
Vénus — spécialisée dans le design et la création visuelle ; utilise ComfyUI localement afin de générer des images sans envoyer les descriptions à un service d’IA cloud
Mars — spécialisé dans le sport, notamment la course à pied et le trail ; travaille uniquement à partir des informations réellement disponibles
Minerve — spécialisée dans la rédaction, la reformulation, la traduction et l’internationalisation ; contrôle certaines structures sensibles comme les variables, URL, blocs de code et formats structurés
Fidès — spécialisée dans l’analyse juridique prudente ; sépare faits disponibles, questions ouvertes, risques et démarches possibles
Pluton — fait partie des spécialistes persistants d’Archipel et conserve son domaine propre dans l’architecture multi-agent

Actions et validation humaine

Un principe central d’Archipel est de ne pas confondre une réponse de modèle avec une action réellement exécutée. Les opérations sensibles sont encadrées par des contrats et des politiques : par exemple, une modification de code peut être préparée avant d’être appliquée, et les effets externes ou irréversibles doivent rester explicites et soumis à validation lorsque le niveau de risque le demande. Les résultats techniques importants, comme les verdicts de tests ou certains contrôles de preuve, sont construits à partir d’observations du programme plutôt que générés librement par le modèle.

Confidentialité et frontières de données

Archipel suit une approche local-first : les conversations et données persistantes restent principalement locales, Ollama assure l’inférence locale et ComfyUI peut assurer la génération d’images locale. Les informations ne sont pas automatiquement partagées entre tous les agents — le système cherche à définir des frontières selon le contexte et la spécialité. Certaines intégrations réseau peuvent exister, mais elles doivent être explicites, limitées à leur besoin et déclenchées volontairement.

Fiabilité

Le projet comprend une suite de tests importante, complétée par ses propres contrôles de type, tests et parcours Playwright côté frontend.

routage et contrats de capacités
actions et modifications de code
politiques de risque et d’effets externes
frontières de données
mémoire et contexte
recherche
agents spécialisés
interface et parcours multi-agent

État actuel et limites

Archipel n’est pas présenté comme un produit terminé. Le projet est actuellement en pleine évolution, notamment sur son système visuel et sur la présence des agents dans l’interface.

l’expérience visuelle n’est pas encore stabilisée
certaines capacités sont encore en cours d’itération
les intégrations externes dépendent de services tiers et de leur configuration
les décisions de sécurité et de partage de contexte continuent d’être affinées
le système cible d’abord un usage personnel local plutôt qu’un déploiement SaaS public