Agent fichiers
tree, ls, find, grep, read, edit, write, mkdir, run. L’espace de travail ancre les chemins relatifs.
edit
run
/grep TODO
Agent IA local · CLI · Ollama offline
Ton agent fichiers. Sur ta machine.
Explore. Édite. Vérifie. Chez toi.
Un agent IA local dans ton terminal, branché sur tes fichiers.
miniagentic "cartographie le projet"
miniagentic — agent local
local
Modèle3B → 70B
Profilpetit · moyen · grand
RAM 3B4–8 Go
GPUoptionnel
Télémétrieaucune
01 — Agent CLI dans le terminal
Tu tapes. L’agent local agit.
Sessions réelles d’agent fichiers : prompt → tool calls → fichiers → réponse. Choisis un scénario.
cartographier le projet
local
02 — Capacités de l’agent local
Ce que l’agent CLI exécute.
Neuf outils fichiers. Trois profils. Une boucle qui s’arrête dès que le modèle répond en texte.
Profils de modèle
Le nom Ollama choisit le plafond : 8 tours en 3B sans extensions, 16 en 7–14B, 40 au-delà.
petit
moyen
grand
Plugins Python
Un .py avec register() dans extensions/. Le profil petit ne les charge pas.
/extensions reload
Palette et shell
↑↓ Tab, commandes /, shell intégré. Une frappe pendant la réflexion interrompt et enchaîne.
/ls
/read path
/model list
03 — Profils de modèle
Trois plafonds. Moins de tours inutiles.
MiniAgentic lit le nom du modèle et coupe la boucle avant qu’un petit LLM se perde. Un 3B explore. Un 7B enchaîne. L’inférence reste chez toi, sauf si tu choisis Ollama Cloud.
Profil petit — 1B à 3B
8 tours, 24 000 caractères, extensions coupées, une intention à la fois. Après un edit réussi, pas de relecture. Pour cartographier, préfère /ls, /find, /grep.
ollama pull ministral-3:3b
Profil moyen — 7B à 14B
16 tours, 64 000 caractères, plugins branchés. Lectures groupées, puis une seule vérification run ou grep. Le palier pour un agent fichiers quotidien.
qwen2.5:7b · llama3.1:8b · mistral
Profil grand — et le local d’abord
40 tours, 120 000 caractères, y compris si le nom est inconnu. Tout reste sur ta machine. /model peut viser un modèle Ollama Cloud seulement s’il apparaît dans la liste et que OLLAMA_API_KEY est définie.
MINIAGENTIC_PROFIL=petit|moyen|grand
OSmacOS · Linux · Windows
RuntimePython 3.11+
LLMOllama + tool-calling
Mémoire4–8 Go (3B)
GPUNon requis
RéseauOffline après pull
04 — Usages de l’agent local
Comment les devs lancent l’agent IA.
Prompts concrets. Le modèle appelle les outils. Tu relis ce qui a été écrit.
Onboard un repo avec l’agent fichiers
tree puis read : l’agent ne cite que des chemins renvoyés par un outil.
miniagentic "cartographie le projet et liste les modules clés"
Corrige un extrait, puis vérifie
edit remplace une occurrence exacte. run lance pytest ou git status, sans pipe.
miniagentic "remplace le titre du README puis git status"
Branche une extension dès le profil moyen
ux_atelier, seo_forge, data_lab. Un 3B ne les charge pas : passe à un 7B, ou MINIAGENTIC_PROFIL=moyen.
miniagentic "audite index.html avec ux_atelier"
05 — Pipeline de l’agent local
CLI → Agent IA → Tools.
Commande / ou shell : zéro modèle. Sinon ask : outils, puis texte. Le profil borne les tours.
01
CLI
Palette · Shell · Input
02
Agent Loop
ask · outils · texte
03a
Filesystem
Ops · Workspace
03b
Ollama
Local Inference
03c
Plugins
register()
core
Agent
fs
llm
search
shell
plug
cli
06 — Installer l’agent IA local
Une commande. Un agent local.
Config min : Python 3.11+ · Ollama · ministral-3:3b (4–8 Go RAM, CPU ok).
Offline après le pull. GPU facultatif. Package release immuable.
Télécharger le package (.whl)
SHA-256 1b4c554fc340113f043a9e5391d5c465fc89f95298c5a3ae6ef9346b6e4679c6
Après téléchargement
pip install ./miniagentic-0.3.0-py3-none-any.whl
01
ollama pull ministral-3:3b
02
pip install ./miniagentic-0.3.0-py3-none-any.whl
03
miniagentic
ministral-3:3b ouvre le profil petit : exploration et édition cadrée, sans extensions.
Contributeurs : pip install -e ./product.
07 — Questions fréquentes
Agent local, profils, fichiers.
Ce que MiniAgentic fait, et ce qu’il ne promet pas.
Qu’est-ce qu’un agent IA local ?
Un agent IA local fait tourner le modèle sur ta machine. MiniAgentic est un agent fichiers open source dans le terminal : Ollama décide, puis des outils explorent, lisent, éditent (edit) ou lancent une commande (run). Par défaut, les fichiers restent sur le disque.
Comment installer un agent local avec Ollama ?
Installe Ollama, tire un modèle capable de tool-calling (ministral-3:3b pour explorer, un 7B pour un usage quotidien), puis pip install ./miniagentic-0.3.0-py3-none-any.whl. Lance miniagentic. Le profil petit, moyen ou grand suit le nom du modèle.
Quelle est la différence entre MiniAgentic et un agent cloud ?
Un agent cloud envoie souvent le contexte à un serveur. MiniAgentic interroge Ollama en local et n’envoie aucune télémétrie. Un modèle affiché sous Cloud dans /model n’est utilisé que si tu le choisis, avec une clé OLLAMA_API_KEY. L’espace de travail ancre les chemins relatifs : ce n’est pas une sandbox.
Quels sont les profils petit, moyen et grand ?
Le nom du modèle Ollama choisit le plafond. Petit (1B à 3B, dont ministral-3) : 8 tours, 24 000 caractères, sans extensions, une intention à la fois. Moyen (7B à 14B) : 16 tours, 64 000 caractères, extensions actives. Grand : 40 tours, 120 000 caractères. La variable MINIAGENTIC_PROFIL force l’un des trois.
L’agent peut-il modifier des fichiers et lancer des commandes ?
Oui. edit remplace un extrait exact, une seule fois. write crée un fichier, mkdir un dossier. run lance un programme dans l’espace de travail (pytest, git status, python), sans shell et sans pipe. Le shell du prompt (ls, rm) est un autre chemin, sans modèle.
Comment étendre l’agent local avec des plugins ?
Dépose un fichier .py dans extensions/ avec register(workspace). Chaque outil a une docstring Google et un bloc Args. Recharge avec /extensions reload. Le profil petit, celui des modèles 3B, ne charge pas les extensions : utilise un 7B, ou définis MINIAGENTIC_PROFIL=moyen.