20 points par xguru 15 일 전 | Aucun commentaire pour le moment. | Partager sur WhatsApp
  • Une infrastructure Python open source légère qui encapsule les LLM pour en faire de véritables agents, en unifiant dans un seul package l’usage d’outils, les skills, la mémoire et l’orchestration multi-agents
  • 43 outils intégrés fournis (File I/O, Shell, Search, Web, MCP, etc.), tous compatibles avec la validation Pydantic, l’exécution en parallèle, les vérifications d’autorisations et les hooks PreToolUse/PostToolUse
  • L’agent personnel intégré ohmo converse sur Feishu / Slack / Telegram / Discord et peut automatiser le fork de branches, l’écriture de code, l’exécution de tests et même l’ouverture de PR
    • Fonctionne avec un abonnement existant à Claude Code ou Codex, sans clé API supplémentaire
  • Système de skills compatible avec anthropics/skills : il suffit de copier des fichiers .md dans ~/.openharness/skills/ pour les utiliser immédiatement, avec plus de 40 skills intégrées
  • Système de plugins compatible avec claude-code plugins, avec 12 plugins officiels déjà testés (commit-commands, security-guidance, code-review, etc.)
  • Gestion des providers via des profils basés sur des workflows, avec possibilité de basculer entre divers backends LLM comme Anthropic, OpenAI, Copilot, Codex, Moonshot/Kimi, Gemini, Groq et Ollama
  • Auto-Compaction : même lors de la compression du contexte, l’état des tâches et les logs de canaux sont conservés, ce qui permet à l’agent de maintenir des sessions sur plusieurs jours
  • Système d’autorisations à plusieurs niveaux (Default/Auto/Plan Mode), complété par des règles au niveau des chemins et une liste de commandes refusées pour renforcer la sécurité
  • Swarm Coordination : création et délégation de sous-agents, registre d’équipe, gestion du cycle de vie des tâches en arrière-plan
  • Interface terminal basée sur React/Ink, avec sélecteur de commandes, boîte de dialogue d’autorisations, reprise de session et rendu Markdown
  • En mode non interactif, prise en charge d’un prompt unique avec -p et de --output-format json/stream-json pour l’automatisation par pipeline ou script
  • Licence MIT / Python

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