Ruflo - plateforme d’orchestration d’IA multi-agents pour Claude Code

• Une plateforme qui dote Claude Code de la capacité à orchestrer plus de 100 agents spécialisés, issue d’un rebranding de Claude Flow
• Avec une seule ligne npx ruvflo init, les agents s’auto-organisent en essaim, apprennent à chaque tâche, conservent leur mémoire entre les sessions et lancent des communications sécurisées avec des agents sur d’autres machines
• Basée sur une mémoire vectorielle HNSW (AgentDB), avec une recherche 150 à 12 500 fois plus rapide que le brute-force, et une amélioration continue des performances grâce au modèle d’auto-apprentissage SONA
• Deux parcours d’installation : plugin Claude Code (léger, zéro fichier dans l’espace de travail) et installation complète via CLI (98 agents, 60+ commandes, 30 compétences, serveur MCP, hooks, daemon)
• 32 plugins natifs : couverture complète de l’orchestration core, mémoire/RAG, intelligence, qualité du code, sécurité, architecture, DevOps et domaines spécialisés (IoT, trading, etc.)
• L’orchestration d’essaim prend en charge des topologies hiérarchiques, mesh et adaptatives, ainsi que les mécanismes de consensus Raft, Byzantine et Gossip
• Multi-fournisseurs de LLM : Claude, GPT, Gemini, Cohere et Ollama avec routage intelligent et bascule automatique, pour sortir d’une dépendance exclusive à Anthropic
• Agent Federation : authentification zero trust basée sur mTLS + ed25519, pipeline de détection de PII en 14 types pour supprimer automatiquement les données, score de confiance comportemental (rétrogradation appliquée immédiatement)
  • Modes de conformité HIPAA, SOC2 et GDPR intégrés
• Web UI bêta (flo.ruv.io) : chat multi-modèles prenant en charge 6 modèles frontier (Qwen, Claude, Gemini, OpenAI), exécution parallèle d’environ 210 outils MCP, avec possibilité d’ajouter des serveurs MCP personnalisés
• Goal Planner UI (goal.ruv.io) : en décrivant un objectif en langage naturel, le **planificateur GOAP A* ** explore l’espace d’états pour générer un plan d’exécution, avec supervision en temps réel via un tableau de bord live des agents
• Précision du routage intelligent des tâches de 89 %, avec 12 workers d’arrière-plan à déclenchement automatique (audit, optimisation, analyse des lacunes de test, etc.)
• Basé sur l’architecture agentique Cognitum.One, propulsé par un moteur Rust
• Licence MIT