Première version — 2026

L'agent IA qui
comprend votre système
avant d'y toucher.

SYMBIOS AGENT est le premier agent d'ingénierie construit autour d'un World Model actif — une représentation interne structurée de la topologie, de l'historique et des risques de votre système — s'exécutant de façon autonome, en continu.

symbios — loop status
# symbios-agent · autonomous loop — running
health_checkevery 60s
task_discoveryevery 300s
self_planningevery 1800s
# world model state
cascade_riskLOW
evidencefresh
recommendationproceed
# awaiting next pass...
Pour qui

Conçu pour un problème précis.

Ce n'est pas un assistant IA polyvalent. C'est de l'infrastructure.

Cas d'usage adapté
  • Équipes ML / infra avec des incidents récurrents
  • Plateformes complexes avec des dépendances critiques
  • Ingénieurs fatigués de déclencher manuellement des agents IA
  • Équipes utilisant des modèles auto-hébergés (Ollama, vLLM)
Cas non adaptés
  • Petits projets sans complexité opérationnelle
  • Équipes sans infrastructure propre
  • Besoins ponctuels de génération de code
En action

02:17. Un service tombe en panne.

Pas de ticket. Pas d'alerte d'urgence. Voici ce qui se passe ensuite.

02:17 — Health pass détecte un service d'inférence défaillant
Risque cascade évalué : deux modules en aval à risque Élevé.
02:19 — La traversée du World Model déclenche la décision d'abandon
Une tâche en attente touchant les modules affectés est retirée de la file.
02:20 — Playbook YAML exécuté, audit écrit en JSONL
Remédiation journalisée. Fraîcheur des preuves mise à jour. Aucun humain impliqué.
09:00 — Votre équipe lit le rapport d'incident
Trace complète : ce qui s'est passé, ce qui a été décidé, ce qui a été fait.
Architecture

Trois couches.
Un système qui se gère lui-même.

La plupart des outils d'ingénierie attendent qu'on leur demande. SYMBIOS AGENT découvre le travail, évalue les risques et exécute — selon son propre calendrier, sans intervention humaine.

01 · BOUCLE

Démon autonome

Un processus persistant exécutant trois passes indépendantes : vérifications de santé, découverte de tâches et planification autonome. Redémarre automatiquement en cas d'échec.

  • Vérifications de santé toutes les 60s avec playbooks YAML
  • Découverte de tâches toutes les 300s depuis pending_tasks
  • Auto-planification toutes les 1800s depuis résultats E2E + fraîcheur KB
  • Redémarrage exponentiel : 5s → 300s, jusqu'à 10 tentatives
  • Watchdog : redémarre si la boucle est silencieuse >120s
02 · COGNITION

World Model

Une représentation interne en temps réel de la structure de votre système. L'agent la consulte avant chaque action pour prédire les conséquences et décider de la marche à suivre.

  • Graphe de dépendances dirigé construit depuis modules.json
  • Risque cascade à 4 niveaux par traversée topologique
  • Fenêtre d'incidents de 7 jours pour le scoring de risque
  • Seuil de fraîcheur des preuves : 24h
  • Score de confiance 0.0–1.0 basé sur le taux de réussite qualité
03 · MÉMOIRE

Base de connaissances

Un stockage structuré, typé et persistant. Chaque exécution y écrit. La vérité terrain de l'agent sur ce qu'est votre système, ce qui s'est passé et ce qui a été décidé.

  • Base de données vectorielle pour la récupération sémantique
  • Pistes d'audit JSONL pour chaque action effectuée
  • Journaux de raisonnement longs (reflections.jsonl)
  • Benchmarks de récupération + suivi de dérive sémantique
  • Propositions de travail auto-générées dans kb/self_plans/
60s
Passe de santé
Interroge tous les endpoints de service, exécute les playbooks en cas d'échec, écrit la piste d'audit JSONL.
300s
Découverte de tâches
Analyse la file d'attente des tâches, vérifie les blocages du world model, met en file le travail valide.
1800s
Auto-planification
Lit les résultats E2E et la fraîcheur KB, génère ses propres propositions de travail sans être sollicité.
10s
Impulsion de contrôle
Battement de cœur de boucle. Reçoit le signal d'arrêt. Le watchdog sonde toutes les 30s.
World Model

Il sait ce qui casse
si vous touchez à ça.

Avant d'exécuter une tâche, l'agent parcourt le graphe de dépendances, consulte l'historique des incidents et émet une décision aller / attendre / annuler — sans qu'on le lui demande.

Qu'est-ce qu'un World Model ? — Un World Model est une représentation interne de l'environnement qui permet à un agent de prédire les conséquences de ses actions avant de les prendre. Plutôt que de réagir aux observations, l'agent raisonne à partir d'un modèle maintenu de l'état du système, des relations causales et du contexte de risque. SYMBIOS AGENT l'implémente comme un graphe de dépendances actif avec scoring de confiance, pondération des risques par les incidents et preuve avec expiration — symbolique plutôt que neuronal, mais structurellement équivalent.
Criticalservices défaillants > 0
ET incidents ≥ 2
→ annuler
Highincidents ≥ 3
OU services défaillants ≥ 2
→ révision manuelle
Mediumincidents ≥ 2
OU services défaillants ≥ 1
→ validation supplémentaire
Lowaucun incident,
tous les services opérationnels
→ continuer

Le risque est calculé par traversée topologique du graphe complet — pas seulement les dépendants immédiats.
Seuil de fraîcheur des preuves : 24h. Retour de secours si obsolète. Confiance : 0.0–1.0.

Base de connaissances

Mémoire structurée
qui grandit à chaque exécution.

Pas un journal de conversation. Un registre typé et indexé des modules, incidents, évaluations, historique de tests et raisonnements de l'agent — tout interrogeable, tout versionné.

kb/index/ — index structurés
modules.jsonCatalogue de modules + graphe de dépendances
incidents.jsonHistorique des échecs indexé
project_state.jsonSnapshot des services en direct
world_model_phase0_latest.jsonPreuves qualité / latence
e2e_pipeline_runs.jsonlHistorique des tests E2E
eval_scoreboard.jsonRésultats d'évaluation des modèles
semantic_drift_*.jsonlExécutions de détection de dérive
kb/agent_state/ — état en direct
runloop.jsonÉtat de la boucle en direct
health_incidents.jsonlPiste d'audit JSONL
remediation_actions.jsonlHistorique des remédiations
kb/ — raisonnement de l'agent
pending_tasks/File d'attente des tâches
self_plans/Propositions de travail auto-générées
reflections.jsonlJournaux de raisonnement longs
vector_db/Index de recherche sémantique

Intelligence opérationnelle, pas mémoire conversationnelle.

La plupart des outils qui revendiquent la mémoire stockent ce que vous leur avez dit. SYMBIOS AGENT indexe ce que votre système est — sa topologie, ses patterns d'échec, sa trajectoire d'évaluation — et l'utilise pour décider quoi faire ensuite, sans demander.

La KB est la vérité terrain de l'agent. Chaque vérification de santé, chaque tâche accomplie, chaque plan auto-généré y écrit. La fraîcheur des preuves est suivie. La confiance se dégrade avec la péremption.

Déposez un fichier dans kb/pending_tasks/ et l'agent le prend en charge en 300 secondes — vérifie le world model pour les blocages, évalue le risque en cascade, et démarre. Sans conversation.

Prompt engineering pour modèles locaux

Les modèles locaux se comportent différemment.
Le système adapte ses prompts en conséquence.

Utiliser un modèle local n'est pas simplement changer un endpoint API. Les modèles instruction-tuned ont une sensibilité différente à la structure du system prompt. SYMBIOS AGENT intègre un moteur de politique de prompt dédié qui résout le bon profil par modèle et par intention — automatiquement.

Profile

4 profils de prompt

Chaque profil façonne la structure du system prompt, la verbosité et le cadrage des instructions pour correspondre au type de tâche et au comportement du modèle.

  • balanced — cadrage généraliste par défaut
  • code-strict — prose minimale, instructions de code précises
  • reasoning-deep — scaffolding chaîne de pensée, contexte étendu
  • concise — prompts compressés pour modèles légers et rapides
Routing

Classificateur de lanes basé sur l'intention

Avant le routage vers un modèle local, la requête est classifiée dans une lane. La lane détermine quel modèle et quel profil de prompt sont appliqués.

  • lane raisonnement — tâches multi-étapes complexes
  • lane codage — génération, revue, débogage de code
  • lane balanced — requêtes générales et planification
  • Profil sauvegardé comme défaut via les préférences de chat persistantes
Pipeline

Résolution de politique end-to-end

Chaque appel à un modèle local passe par un résolveur de politique centralisé qui détermine le profil effectif, le mode et le modèle routé — avec piste d'audit complète.

  • Sélecteur UI → local_prompt_profile_hint
  • L'endpoint settings persiste la préférence
  • Le moteur de politique résout le profil effectif + la source
  • System prompt construit avec section explicite "Local model profile"
Pipeline de résolution de politique
UI Profile Selector
chat_preferences
prompt_policy.py
lane classifier
ollama_routes.py
optimized system prompt
Fallback : profil BALANCED appliqué automatiquement si aucune préférence définie. Testé en régression dans test_prompt_profile_propagation.py.
API REST

10 endpoints.
Accès complet à l'état du système via HTTP.

Interrogez le graphe de dépendances, évaluez le risque en cascade avant un déploiement, lisez l'historique des incidents, contrôlez le démon — depuis votre outillage existant.

MéthodeEndpointDescription
GET/api/v1/world/healthVérification de disponibilité
GET/api/v1/world/stateSnapshot complet du projet
GET/api/v1/world/dependencies/{module_id}Graphe de dépendances inverse pour un module
GET/api/v1/world/cascade?modules=a,b,cRisque cascade pour un ensemble de modules
GET/api/v1/world/incidents/{module_id}?days=7Historique des incidents, fenêtre 7 jours par défaut
GET/api/v1/world/loop/statusÉtat du démon : actif / arrêté / échoué
POST/api/v1/world/loop/startDémarrer le démon (async)
POST/api/v1/world/loop/stopArrêt gracieux
GET/api/v1/world/loop/metricsTous les compteurs — tâches, incidents, plans, uptime
GET/api/v1/world/plansFile d'attente de travail auto-générée
Bibliothèque de compétences

37 compétences dans six domaines.
Infrastructure ML incluse nativement.

Aucun autre agent autonome n'intègre nativement des compétences GPU et infrastructure ML. Déployez des serveurs d'inférence, changez les modes GPU, optimisez le cache — sans orchestration manuelle.

Développement · 8
  • code-review
  • debug-investigate
  • test-generate
  • refactor-plan
  • dependency-audit
  • validate-edit
  • regression-check
  • smoke-test
ML / GPU Infrastructure · 7
  • gpu-monitor
  • gpu-mode-switch
  • benchmark-gpu
  • deploy-vllm
  • vllm-health
  • kv-cache-optimize
  • ollama-manage
DevOps / Système · 8
  • service-manager
  • docker-compose-gen
  • env-setup
  • disk-health
  • network-check
  • linux-diagnostic
  • netplan-config
  • backup-snapshot
Gestion de projet · 5
  • task-intake
  • kb-sync
  • incident-report
  • progress-report
  • decision-record
Recherche / Analyse · 5
  • web-research
  • paper-analyze
  • compare-tools
  • changelog-digest
  • youtube-report
Audio / Médias · 4
  • speech-pipeline
  • speech-stt
  • speech-tts
  • comfyui-workflow
Comparaison

Ce que les outils existants ne font pas.

Les capacités ci-dessous sont uniques à SYMBIOS AGENT. Les agents réactifs — assistants IDE, agents cloud, modules de mémoire — n'en partagent aucune en combinaison.

Capacité SYMBIOS AGENT Outils mémoire Agents IDE Agents cloud
Graphe de dépendances actif (World Model)
Risque cascade avant chaque action
Boucle autonome 3 passes (sans déclencheur)
Propositions de travail auto-générées
Compétences GPU / infra ML nativespartiel
KB structurée persistanteconversation seulementfichiers statiques
Piste d'audit JSONL + journaux de raisonnement
Auto-hébergé, inférence $0option auto-hébergemententerprise tier
Watchdog + redémarrage exponentiel
API REST pour outillage externe
En chiffres

Concret, pas revendiqué.

37
Compétences intégrées
Développement, infra ML, DevOps, gestion de projet, recherche et traitement médias.
10
Endpoints REST API
Accès complet à l'état du système — graphe, risque cascade, contrôle de boucle, métriques.
4
Niveaux de risque cascade
Critique / Élevé / Moyen / Faible, calculé par traversée topologique avant chaque action.
3
Passes autonomes
Santé (60s), découverte de tâches (300s), auto-planification (1800s). Aucun déclenchement humain.
Tarifs

Niveaux simples.
Aucun coût d'inférence sur les modèles locaux.

Fonctionne sur votre propre matériel avec Ollama ou vLLM — $0 par token. Vous payez pour le système, pas l'usage.

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