# 🤖 My AI — Une IA personnelle, confidentielle et locale **Puissante · Locale · Extensible** [![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10%2B-3776AB?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=white)](https://www.python.org/) [![Ollama](https://img.shields.io/badge/Ollama-LLM%20Local-black?style=for-the-badge&logo=ollama&logoColor=white)](https://ollama.com/download) [![Platform](https://img.shields.io/badge/Platform-Windows%20%7C%20macOS%20%7C%20Linux-lightgrey?style=for-the-badge)](https://github.com/gonicolas12/My_AI) [![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green?style=for-the-badge)](LICENSE) [![Context](https://img.shields.io/badge/M%C3%A9moire%20Vectorielle-10M%20Tokens-ff6b47?style=for-the-badge)](docs/ULTRA_10M_TOKENS.md) *Une IA qui tourne entièrement sur votre machine. Vos données ne quittent jamais votre ordinateur.* [🚀 Démarrage rapide](#-démarrage-rapide) · [🤖 Agents IA](#-système-dagents-ia-spécialisés) · [📡 My_AI Relay](#-my_ai-relay--accès-mobile) · [🧩 Extension VS Code](#-extension-vs-code) · [📖 Documentation](#-documentation-complète)

--- ## ✨ Points Forts

**💾 Mémoire Vectorielle Étendue** Jusqu'à 10 485 760 tokens stockés en mémoire interne (ChromaDB + SQLite). **🤖 9 Agents IA Spécialisés** Code, Debug, Web, Sécurité... et création d'agents personnalisés avec interface style n8n. **🧠 Mode Thinking** Pour les requêtes complexes, l'IA réfléchit étape par étape avant de répondre. **🔌 Intégration MCP (Model Context Protocol)** Connexion standardisée à des outils locaux et serveurs externes (fichiers, git, bases de données). **📅 Tâches Planifiées (proactif)** Planifiez vos agents et workflows en récurrence, exécution même l'application fermée.

**🔍 Recherche Internet** Informations en temps réel via DuckDuckGo (Yahoo et Wikipédia en secours). **📄 Génération et traitement de Documents** PDF, DOCX, PowerPoint, Excel, CSV, Code, images, analyse contextuelle ultra-étendue. **📡 Accès Mobile** Discutez avec votre IA depuis votre téléphone, où que vous soyez, via un tunnel sécurisé. **💻 Extension VS Code agentique** Lecture, édition, création de fichiers... le tout via le tunnel chiffré. **🎙️ Voix locale** Dictée via faster-whisper dans toutes les zones de saisie, et lecture vocale des réponses.

--- ## 🖥️ Interface Utilisateur

### Chat — Interface moderne ![Interface Chat](docs/images/chatScreen.png) | Fonctionnalité | Détail | |---|---| | 🧠 **Mode Thinking** | Bloc « Réflexion » repliable : texte animé pendant la génération | | 🧭 **Barre latérale** | Conversations, recherche globale, dossiers du projet, historique... | | 🎓 **Feedback RLHF** | Notation 1-5 étoiles sous chaque réponse | | 🎙️ **Saisie vocale** | Bouton micro dans chaque zone de saisie, transcription locale | | 🔊 **Lecture vocale** | Bouton sous chaque réponse + mode lecture auto | | 🎨 **Aperçu Artifacts** | Volet de rendu live HTML/CSS/SVG et des documents générés | | ⚡ **Slash commands** | Tapez `/` : autocomplétion de prompts réutilisables | | 🎹 **Palette de commandes** | Ctrl+K : toutes les actions de l'appli au clavier | ### Agents — Interface dédiée ![Interface Agents](docs/images/agentsScreen1.png) ![Interface Workflow](docs/images/agentsScreen2.png) | Fonctionnalité | Détail | |---|---| | 🤖 **Vue d'ensemble** | Grille de tous les agents avec descriptions | | 🧩 **Création d'agents personnalisés** | Prompt système rédigé par le modèle local | | 🔄 **Canvas de workflow visuel** | Nœuds connectables, zoom/pan, grille, minimap | | 🧵 **Fils d'exécution** | Chaque exécution est un fil rouvrable | | 🎭 **Mode Débat** | Confrontation argumentée entre deux agents | | 📊 **Statistiques et monitoring ressources** | CPU, RAM, GPU, VRAM, temps d'inférence et tokens/s | | 📅 **Tâches planifiées** | Agents en récurrence, même l'appli fermée | | 🔔 **Notifications desktop** | Notification système à la fin d'une tâche longue |

--- ## ⚡ Fonctionnalités Principales ### 🤖 Système d'Agents IA Spécialisés | Agent | Rôle | |---|---| | 🐍 **CodeAgent** | Génération et debug de code multi-langages | | 🔍 **WebAgent** | Recherche Internet & Fact-Checking | | 📊 **AnalystAgent** | Analyse de données et insights | | ✨ **CreativeAgent** | Rédaction et contenu créatif | | 🐛 **DebugAgent** | Détection et correction d'erreurs | | 📋 **PlannerAgent** | Planification de projets complexes | | 🛡️ **SecurityAgent** | Audit de sécurité & vulnérabilités | | ⚡ **OptimizerAgent** | Optimisation & Performance | | 🧬 **DataScienceAgent** | Data Science & Machine Learning | ### 🦙 Intégration Ollama — LLM 100% Local - **Confidentialité totale** : aucune donnée envoyée sur internet - **Fallback intelligent** : sans Ollama, l'IA bascule automatiquement en mode patterns/règles - **Modèle personnalisable** : température, contexte, system prompt via le `Modelfile` - **Multi-modèles** : texte (`qwen3.5:2b`, `qwen3.5:4b`, `mistral`...) et vision (`minicpm-v`, `llava`, `llama3.2-vision`...) - **Placement automatique** : au lancement, My_AI regarde où Ollama place le modèle. Resté sur le processeur, il mesure si le GPU intégré va plus vite et garde le plus rapide ; quand le modèle déborde de la carte graphique (ou du GPU intégré), son contexte passe en 8 bits s'il va plus vite. Le choix est gardé, et remesuré après une mise à jour d'Ollama ou un changement de matériel. - **Une seule fenêtre de contexte** (32 768 tokens, 65 536 en option) pour tous les appels : Ollama ne recharge plus le modèle d'une étape à l'autre et reprend la conversation déjà lue. ### 🎨 Génération d'images locale (texte → image) - **Symétrie multimodale** : l'IA *voit* (vision Ollama) **et** *dessine*. Demandez « *génère une image de…* », « *dessine-moi…* », « *crée un logo…* ». - **Installation automatique (zéro config)** : à la première demande sans backend, My_AI télécharge et lance **ComfyUI portable** tout seul (Windows : build NVIDIA, AMD ou Intel Arc selon le GPU, sinon sur le CPU ; Python+torch embarqués) + un modèle par défaut — comme l'assistant de premier lancement pour Ollama. - **100% local** via un backend **Stable Diffusion** en HTTP : **ComfyUI** (auto-installé), **AUTOMATIC1111 / Forge**, ou **diffusers** (optionnel, tous GPU + CPU), configurable dans `config.yaml` → `image_generation:`. ### 📝 Génération & modification de documents - **Documents bureautiques** : « *génère moi un docx sur les baleines* », « *fais-moi un PDF de synthèse* », « *crée une présentation PowerPoint…* », « *un tableur Excel comparant…* ». Le modèle local rédige, python-docx, reportlab, python-pptx et openpyxl mettent en forme : titres, listes imbriquées, tableaux stylés, sommaire Word, découpe automatique des diapos, onglets Excel avec filtre. - **Modification des pièces jointes** (docx, xlsx, pptx, md, pdf…) : remplacer un texte, réécrire une section, ajouter une ligne ou une diapo. **Le fichier d'origine n'est jamais touché** : la copie modifiée est écrite dans `outputs/documents/`. - **Aperçu au format natif** dans le volet latéral, ouvert automatiquement : visionneuses Word, PowerPoint et Excel de l'Explorateur Windows, lecteur PDF d'Edge. Rendu HTML de repli ailleurs, et sur le mobile Relay. ### 🔌 Accès à tout le PC (Root System) via MCP Local - Outils locaux pour **lire, écrire, déplacer des fichiers** et **créer des dossiers** - Vérification rigoureuse des **chemins complets** retournés par les outils pour garantir une **gestion précise** des fichiers - Capacité à **organiser les espaces de travail** de manière autonome - Dialogue de **confirmation** avant toute **suppression de fichier** (sécurité utilisateur) ### ⚡ Slash commands & Bibliothèque de prompts - **Tapez `/`** en début de saisie : autocomplétion des **prompts réutilisables** (`/code`, `/résume`, `/traduis`, `/explique`, `/corrige`, `/reformule`…), navigables au clavier. - **Prompt engineering, pas du texte pré-rempli** : une **commande courte** (`/code un jeu de morpion`) est **expansée à l'envoi** en un prompt détaillé pour le modèle — la bulle de chat, elle, garde la commande courte. - **Gérez votre bibliothèque** : créez, nommez, éditez et supprimez vos templates (placeholder `{arguments}` pour injecter le texte saisi). - Disponible **partout** : GUI desktop, **mobile** (Relay, via `GET /api/prompts` chiffré) et **extension VS Code**. ### 📁 Contexte projet « @codebase » (RAG persistant) - **Attachez un dossier entier** (codebase ou dossier de docs) à un workspace : l'IA garde ce contexte **disponible en permanence** pour toutes les questions — plus besoin de re-glisser les fichiers. - **Indexation incrémentale 100% local** : réutilise la mémoire vectorielle (collection `codebase`) et les processeurs existants ; **respecte `.gitignore`** et exclut `node_modules`, `.git`, `.venv`, `dist`… Seuls les fichiers modifiés sont retraités au réindex. - **Récupération au moment de la question** (RAG) + **court-circuit déterministe** pour les questions *sur* le dossier (chemin, liste de fichiers). - **Fenêtre** : section « Dossiers du projet » de la barre latérale. **VS Code** : menu **`@`** pour attacher fichiers/dossiers, un seul contexte `@codebase` par projet. ### 🎙️ Saisie Vocale (Voice Mode) - **Bouton micro** dans chaque zone de saisie (accueil, conversation, onglet Agents) - **Toggle** : 1er clic démarre l'écoute, 2ème clic stoppe et lance la transcription - **100% local** via [faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper) — modèle `small` (~150 Mo) chargé à la demande - **Langue auto-détectée** (99+ langues supportées par Whisper) - **Insertion au curseur** de la zone active — pratique pour dicter des prompts longs sans interrompre sa frappe ### 📅 Tâches Planifiées (assistant proactif) - Planifiez l'exécution **récurrente** d'un **agent**, d'un **workflow** (canvas n8n) ou d'un **débat** : *quotidien*, *hebdomadaire*, *intervalle* ou **cron** — ex. « chaque matin 8h, WebAgent sur l'actu IA et résume » - **Exécution même l'application fermée** (option) via le **Planificateur de tâches Windows** — session ouverte, sans droits admin ni mot de passe stocké - **Rattrapage** des tâches manquées au redémarrage, **notifications** (toast OS + entrée GUI + message mobile), rapports `.md` dans `outputs/scheduled/` - 100% local, **réutilise l'orchestrateur d'agents existant**. ### 🧠 Contrôle total de la mémoire (confidentialité) - **« Retiens que… »** dans le chat : le fait est vraiment enregistré (onglet Faits du panneau Mémoire), et les faits utiles accompagnent ensuite chaque réponse. - Un panneau **Mémoire** pour **voir, éditer et supprimer** ce que l'IA sait de vous — **vraies** opérations CRUD, 100% local, **sans mock**. - **3 onglets** : **Faits** (SQLite), **Documents** et **Conversations** (vecteurs ChromaDB), avec **recherche, filtre par catégorie, pagination et provenance** (quelle session / quel document). - **Édition inline** et **suppression confirmée** (dialogue cohérent avec la confirmation MCP). Pour les conversations, option **« supprimer à la source »** = suppression **durable** (le message d'origine est retiré du workspace puis réindexé, il ne réapparaît pas). - La suppression d'une entrée vectorielle est une **vraie suppression dans ChromaDB** (`collection.delete`). --- ## 💥 Capacités Techniques | Capacité | Valeur | |---|---| | **💾 Mémoire vectorielle interne** | jusqu'à **10 485 760 tokens** | | **📝 Résumé glissant** | automatique à la moitié de la fenêtre de contexte (16k tokens sur 32k) | | **🔍 Recherche sémantique** | sentence-transformers + HNSW cosinus | | **🗃️ Base vectorielle** | ChromaDB (local) | - **Chunking intelligent** avec chevauchement configurable (chunk 256 tokens, overlap 32) - **Auto-optimisation** de la mémoire selon l'usage (éviction FIFO) - **Métriques de chunking exposées** : overhead de chevauchement, taille moyenne des chunks --- ## 🏗️ Architecture du Projet ``` my_ai/ ├── core/ # Cœur de l'IA │ ├── __init__.py │ ├── agent_orchestrator.py # Orchestrateur d'agents │ ├── agentic_executor.py # Exécuteur agentique (outils distants via Relay) │ ├── ai_engine.py # Moteur principal IA │ ├── api_server.py # Serveur API REST (FastAPI) │ ├── chat_orchestrator.py # Orchestrateur de chat (ReAct + Plan & Execute) │ ├── chat_service.py # Service de chat sans interface (fenêtre et mobile) │ ├── command_history.py # Historique des commandes utilisateur │ ├── compression_monitor.py # Moniteur de compression (ratios, métriques) │ ├── config.py # Gestion de la configuration │ ├── conversation_exporter.py # Export conversations (MD/HTML/PDF) │ ├── conversation.py # Gestion des conversations │ ├── conversation_search.py # Recherche sémantique globale cross-conversations │ ├── data_preprocessing.py # Prétraitement des données │ ├── document_passages.py # Passages d'un long document selon la question │ ├── error_analysis.py # Analyse des erreurs et feedback RLHF │ ├── evaluation.py # Évaluation des performances │ ├── folder_indexer.py # Indexeur incrémental de dossier rattaché au workspace │ ├── knowledge_base_manager.py # Base de connaissances structurée │ ├── language_detector.py # Détection automatique de langue │ ├── mcp_client.py # Client Model Context Protocol (Outils) │ ├── memory_store.py # Couche d'accès CRUD unifiée mémoire (faits + vecteurs) │ ├── modelfile.py # SYSTEM du Modelfile en tête des prompts système │ ├── network.py # Gestion des connexions réseau et proxys │ ├── optimization.py # Optimisation des performances │ ├── passage_embeddings.py # Modèle multilingue des passages (téléchargé au lancement) │ ├── platform_paths.py # Exemples de chemins adaptés à l'OS (prompts) │ ├── prompt_library.py # Bibliothèque de prompts / slash commands │ ├── rlhf_manager.py # RLHF intégré (feedback automatique) │ ├── scheduler.py # Scheduler proactif (tâches planifiées récurrentes) │ ├── scheduler_runner.py # Runner headless + Planificateur de tâches Windows │ ├── session_manager.py # Gestionnaire de workspaces/sessions │ ├── shared.py # Modules partagés │ ├── training_manager.py # Training Manager moderne (pipeline complet) │ ├── training_pipeline.py # Pipeline d'entraînement local │ ├── validation.py # Validation des entrées utilisateur │ └── web_cache.py # Cache web persistant (diskcache) ├── data/ # Données persistantes │ ├── knowledge_base/ # Base de faits (SQLite) │ ├── web_cache/ # Cache des recherches web │ └── workspaces/ # Espaces de travail sauvegardés ├── docs/ # Documentations ├── examples/ # Exemples d'utilisation │ └── advanced_features_demo.py # Démonstration des fonctionnalités avancées ├── generators/ # Générateurs de contenu │ ├── __init__.py │ ├── code_generator.py # Génération code avec analyse ultra │ ├── document_editor.py # Modification de documents joints (toujours sur une copie) │ ├── document_generator.py # Documents Word/PDF/PowerPoint/Excel rédigés par le LLM │ └── markdown_document.py # Parseur Markdown → blocs, socle des backends de rendu ├── frontend/ # Interface web (React + TypeScript, Vite) │ ├── src/ │ │ ├── features/ # Pages Chat et Agents, panneaux, aperçu, palette, assistant │ │ ├── lib/ # Client REST, WebSocket, pont vers la fenêtre (shell) │ │ ├── stores/ # État de l'interface (Zustand) │ │ └── styles/tokens.css # Couleurs, typographie, rayons (jetons de l'interface) │ ├── scripts/ # Vérifications Playwright (développement) │ └── dist/ # Build versionné : Node n'est pas requis pour lancer l'appli ├── interfaces/ # Interfaces utilisateur │ ├── desktop/ # Fenêtre de l'appli et son serveur local │ │ ├── __init__.py │ │ ├── _whisper_worker.py # Transcription isolée (contournement OpenMP macOS) │ │ ├── agents.py # Page Agents : fils d'exécution, workflows, débat... │ │ ├── api_*.py # Routes REST │ │ ├── devserver.py # Serveur Vite du mode développement (--dev) │ │ ├── dpi_host.py # Fenêtre hôte DPI par écran, repli des visionneuses │ │ ├── events.py # Protocole d'événements du WebSocket (Pydantic) │ │ ├── files.py # Fichiers locaux : liens signés, ouverture, Explorateur │ │ ├── folders.py # Dossiers du projet de la session │ │ ├── lifecycle.py # Étapes du lancement, moteur, Relay, scheduler │ │ ├── memory.py # Panneau Mémoire (faits/documents/conversations) │ │ ├── model_setup.py # Modèles Ollama et assistant de premier lancement │ │ ├── native_viewer.py # Visionneuses Office dans le volet d'aperçu │ │ ├── preview_handler.py # Visionneuses natives Word/PowerPoint/Excel │ │ ├── previews.py # Pages d'aperçu : artifacts HTML/SVG et documents │ │ ├── prompts.py # Bibliothèque de prompts │ │ ├── qr.py # QR code du Relay │ │ ├── resources.py # Moniteur de ressources (CPU/RAM/GPU) de la page Agents │ │ ├── routing.py # Aides communes aux routes │ │ ├── schedule.py # Tâches planifiées de la page Agents │ │ ├── server.py # Serveur FastAPI local (127.0.0.1, jeton) │ │ ├── settings.py # Réglages (config.yaml, commentaires préservés) │ │ ├── shell_api.py # Fonctions de la fenêtre exposées à la page (dialogues…) │ │ ├── voice.py # Voix : saisie (Whisper) et lecture (pyttsx3) │ │ ├── voice_input.py # Saisie vocale (faster-whisper + sounddevice) │ │ ├── voice_output.py # Sortie vocale / TTS (pyttsx3, voix par langue) │ │ └── window.py # Fenêtre native (pywebview), repli sur le navigateur │ ├── __init__.py │ ├── artifacts.py # Détection/préparation des artifacts (HTML, SVG, documents) │ ├── cli.py # Interface ligne de commande │ ├── document_preview.py # Rendu HTML des documents (aperçu de repli, mobile) │ ├── onboarding.py # Fonctions de l'assistant de premier lancement │ └── resource_monitor.py # Monitoring ressources système (CPU/RAM/GPU) ├── vscode_extension/ # Extension VS Code (client Relay distant) │ ├── package.json # Manifest extension + commandes │ ├── src/ # Code TypeScript (extension Node.js host) │ ├── media/ # Webview UI (HTML/CSS/JS) │ └── README.md # Doc Marketplace ├── memory/ # Mémoire vectorielle │ ├── vector_store/chroma_db/ # Base de données ChromaDB │ ├── __init__.py │ └── vector_memory.py # Mémoire vectorielle avec ChromaDB ├── models/ # Modèles d'IA │ ├── mixins/ # Mixins (recherche internet, etc.) │ ├── training_runs/ # Enregistrements des runs d'entraînement │ ├── weights/ # Poids de modèles entraînés localement │ ├── __init__.py │ ├── advanced_code_generator.py # Générateur de code avancé │ ├── ai_agents.py # Agents IA spécialisés │ ├── base_ai.py # Interface de base │ ├── conversation_memory.py # Mémoire conversationnelle avancée │ ├── comfyui_manager.py # Auto-installation/gestion de ComfyUI portable (image) │ ├── custom_ai_model.py # Modèle IA principal avec intentions │ ├── image_generation.py # Génération d'images locale (texte → image, SD) │ ├── intelligent_code_orchestrator.py # Orchestrateur pour la génération de code │ ├── intelligent_document_analyzer.py # Analyseur de documents intelligent │ ├── internet_search.py # Moteur de recherche internet │ ├── knowledge_base.py # Base de connaissances locale │ ├── linguistic_patterns.py # Reconnaissance d'intentions et patterns │ ├── local_llm.py # Gestionnaire Ollama (détection + fallback) │ ├── real_web_code_generator.py # Générateur de Code Basé sur Recherche Web Pure │ ├── smart_code_searcher.py # Recherche de code intelligente │ └── smart_web_searcher.py # Système de Recherche Web Intelligent pour Code ├── outputs/ # Fichiers générés par l'IA │ ├── documents/ # Documents générés ou modifiés (docx, pdf, pptx, xlsx…) │ └── exports/ # Conversations exportées (MD/HTML/PDF) ├── processors/ # Processeurs de fichiers │ ├── __init__.py │ ├── attachments.py # Lecture des pièces jointes des agents (fenêtre + mobile) │ ├── code_processor.py # Traitement de code avec analyse sémantique │ ├── docx_processor.py # Traitement DOCX avec compression │ ├── excel_processor.py # Traitement Excel (.xlsx, .xls) et CSV │ ├── ocr.py # OCR des pages PDF scannées (RapidOCR) │ ├── path_resolution.py # Résolution des chemins OneDrive (partagée docx/pptx) │ ├── pdf_processor.py # Traitement PDF avec chunking intelligent │ └── pptx_processor.py # Lecture PowerPoint (titres, puces, tableaux, notes) ├── relay/ # My_AI Relay (accès mobile) │ ├── __init__.py │ ├── relay_bridge.py # Pont de synchronisation appli ↔ mobile │ ├── relay_server.py # Serveur FastAPI + WebSocket + tunnel │ ├── agent_relay.py # Service Agents serveur (workflow/débat/CRUD) │ └── static/ │ ├── index.html # Interface mobile PWA (onglets Chat/Agents) │ ├── style.css # Styles de l'interface mobile │ ├── app.js # Logique WebSocket et chat │ └── agents.js # Page Agents mobile (grille, canvas n8n, débat) ├── tests/ # Tests unitaires ├── tools/ # Outils (cloudflared pour le Relay) │ ├── interface_web/ # Serveur de démonstration de la fenêtre, sans Ollama │ ├── __init__.py │ ├── clean_broken_dist_info.py # Répare un environnement après un pip interrompu │ ├── local_tools.py # Outils locaux │ └── measure_energy.py # Empreinte énergétique et carbone d'une session ├── utils/ # Utilitaires │ ├── __init__.py │ ├── citations.py # Citations web numérotées cliquables ([n] → url) │ ├── desktop_notify.py # Notifications desktop natives (winotify/plyer) │ ├── file_manager.py # Gestion fichiers │ ├── file_processor.py # Gestion traitement fichiers │ ├── intelligent_calculator.py # Calculateur intelligent │ ├── logger.py # Gestion des logs │ ├── ollama_placement.py # Placement du modèle (carte, GPU intégré, processeur) │ ├── path_links.py # Chemins de fichiers cliquables dans les réponses │ └── requirements_sync.py # Installe au lancement les dépendances ajoutées (git pull) ├── main.py # Point d'entrée principal (CLI ; fenêtre avec --mode gui) ├── launch_unified.py # Point d'entrée de la fenêtre ├── Modelfile # Configuration modèle Ollama ├── requirements.txt # Dépendances ├── launch.bat # Script pour lancer le programme (Windows) ├── launch.sh # Script pour lancer le programme (macOS / Linux) ├── clean_project.bat # Script pour supprimer les fichiers temporaires ├── create_custom_model.bat # Script pour créer un modèle personnalisé Ollama (manuel) └── config.yaml # Configuration ``` --- ## 🚀 Démarrage Rapide ### 1 · Cloner le dépôt ```bash git clone https://github.com/gonicolas12/My_AI cd My_AI ``` ### 2 · Installer les dépendances ```bash pip install -r requirements.txt ``` > ⚠️ **Mac Intel (x86_64) : Python 3.12 maximum.** PyTorch ne publie plus de > build x86_64 au-delà de la version 2.2.2, dont les wheels s'arrêtent à > Python 3.12. Sous Python 3.13+, l'installation échoue. `launch.sh` vérifie ce > point au démarrage. Apple Silicon, Windows et Linux ne sont pas concernés. #### 🎮 Monitoring GPU *(Optionnel)* Le suivi GPU dans l'onglet Agents nécessite des packages supplémentaires **selon votre carte graphique** : ```bash # NVIDIA (nécessite les drivers NVIDIA installés) pip install pynvml GPUtil # AMD (nécessite ROCm ou les drivers AMDGPU + Microsoft C++ Build Tools) pip install pyamdgpuinfo # Windows — tout GPU (infos basiques : nom, VRAM totale) pip install wmi ``` > **Sans ces packages**, l'application fonctionne normalement — les métriques GPU affichent simplement "N/A". #### 🌐 Réseaux avec Proxy *(Optionnel)* Le projet supporte les proxys standards via variables d'environnement **et** via `config.yaml` (section `network`). Exemples (PowerShell): ```powershell $env:HTTP_PROXY="http://proxy.company.com:8080" $env:HTTPS_PROXY="http://proxy.company.com:8080" $env:NO_PROXY="localhost,127.0.0.1,::1" ``` Exemples (Linux/macOS): ```bash export HTTP_PROXY="http://proxy.company.com:8080" export HTTPS_PROXY="http://proxy.company.com:8080" export NO_PROXY="localhost,127.0.0.1,::1" ``` Si votre proxy intercepte TLS, renseignez aussi `network.ca_bundle` dans `config.yaml` avec le chemin de votre certificat racine (PEM). > Le mode `network.allow_insecure_ssl: true` existe en dernier recours, mais il est déconseillé en production. ### 3 · Installer Ollama ```bash # Télécharger depuis https://ollama.com/download, puis : # Modèle texte (choisir selon votre RAM) ollama pull qwen3.5:2b # Ultra léger — réponses concises (4 GB RAM) ollama pull qwen3.5:4b # Recommandé — léger et rapide (8 GB RAM) ollama pull qwen3.5:9b # Plus lourd — réponses détaillées (16 GB RAM) # Modèle vision pour l'analyse d'images ollama pull minicpm-v # Recommandé — meilleur rapport qualité/vitesse (3 GB) ollama pull llava # Alternative (4.7 GB) # Créer le modèle personnalisé .\create_custom_model.bat ``` > 💡 **Plus simple — l'assistant de configuration s'en charge.** Au **tout premier lancement**, My_AI détecte votre matériel (RAM, cœurs CPU, VRAM GPU), **recommande et télécharge** le modèle adapté, puis crée `my_ai` automatiquement. Les commandes ci-dessus ne servent que pour une installation manuelle. > 🔄 **`Modelfile` modifié ?** (à la main, par un `git pull` ou par ⚙️ Réglages) : `my_ai` est **recréé automatiquement au lancement suivant**, inutile de relancer `create_custom_model.bat`. Le lancement ne fait rien de plus tant que le `Modelfile` ne change pas. > **Changer de modèle** : le plus simple est le **panneau Réglages** (en bas de la barre latérale, ou Ctrl+virgule) → *Modèles Ollama* → choisir le modèle → *Appliquer* (régénère `my_ai` automatiquement, system prompt préservé). Manuellement : modifiez `llm.local.default_model` dans `config.yaml` **et** la ligne `FROM` du `Modelfile`, puis relancez My_AI : `my_ai` est recréé au lancement. ### 4 · Lancer l'application **Windows :** ```bash .\launch.bat ``` **macOS / Linux :** ```bash ./launch.sh ``` Sélectionnez **l'option 1 (Interface Graphique)** : la fenêtre s'ouvre tout de suite sur un écran de chargement qui nomme chaque étape (Ollama, modèle, placement, moteur), puis passe au Chat. > 💡 Sans passer par un lanceur, `python launch_unified.py` (fenêtre + configuration > d'Ollama) et `python main.py --mode gui` (fenêtre seule, avec l'Ollama déjà lancé) > fonctionnent sur les trois systèmes. Sous Linux, la fenêtre demande GTK ou Qt > (`pip install "pywebview[qt]"`) ; sans eux, l'interface s'ouvre dans le navigateur. ### 🧹 Nettoyage en cas de problème ```bash .\clean_project.bat ``` Si vous observez des comportements inattendus ou des erreurs après plusieurs lancements, ce script supprime tous les fichiers temporaires (logs, caches, historiques) pour repartir sur une base propre. --- ## 📡 My_AI Relay — Accès Mobile Parlez à votre IA depuis votre téléphone (iOS/Android), où que vous soyez, tant que l'application tourne sur votre PC. ### Fonctionnement 1. Cliquez sur **Relay** en bas de la barre latérale (ou Ctrl+R) 2. My_AI Relay démarre un serveur WebSocket et ouvre des tunnels sécurisés en parallèle (cloudflared et localhost.run) 3. Scannez le QR code ou copiez l'URL sur votre téléphone, puis saisissez le **code d'accès** affiché sous le QR code 4. L'interface mobile propose deux onglets en haut, **💬 Chat** et **🤖 Agents** (comme le GUI PC) : - **Chat** — discutez en temps réel ; les messages apparaissent aussi sur le PC. Le bouton d'envoi devient un **bouton Stop** pendant la génération, et les liens `[titre](url)` s'affichent en bleu cliquable. - **Agents** — toute la page Agents du PC en version tactile : grille d'agents, **création/édition/suppression d'agents personnalisés**, **workflow visuel n8n** (glisser des nœuds, relier les ports), **Mode Débat** et exécution streamée. 5. Joignez images, PDF, DOCX, PowerPoint, Excel ou fichiers de code via le bouton **+** (sur le Chat **et** sur la page Agents) : ils sont traités par les mêmes processeurs que le PC (modèle vision pour les images, contexte vectoriel pour les documents) 6. Demandez un document (« *génère un pdf sur…* ») : son aperçu s'ouvre automatiquement dans la modale, avec un bouton 💾 pour télécharger le fichier ### Caractéristiques | Fonctionnalité | Détail | |---|---| | 📱 **Interface mobile** | PWA responsive, thème sombre, onglets Chat / Agents | | 🤖 **Page Agents** | 9 agents spécialisés + agents personnalisés, workflow visuel (séquentiel / parallèle / DAG), Mode Débat — exécutés côté PC (Ollama local), streamés au mobile | | 🔒 **Authentification** | Jeton aléatoire dans le lien du QR code, nouveau à chaque démarrage, plus un **code d'accès** à 6 chiffres affiché sous le QR code mais absent du lien : un lien qui fuite ne suffit pas (5 essais, puis Relay verrouillé jusqu'à son redémarrage) | | 🛡️ **Chiffrement E2EE** | AES-256-GCM applicatif au-dessus du tunnel : ni les services de tunnel (Cloudflare, localhost.run), ni GitHub Pages ne peuvent lire le contenu (clé éphémère partagée par QR code) | | 🌐 **Multi-tunnel** | cloudflared + localhost.run en parallèle (serveo en option), chacun vérifié depuis le PC : seuls les joignables entrent dans le QR code ; failover côté client | | 🔄 **Synchronisation** | Messages du chat visibles en temps réel sur PC et mobile | | ⚡ **WebSocket** | Communication instantanée, streaming, indicateur de frappe, bouton Stop | | 📎 **Pièces jointes** | Chat + Agents : images + documents (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, CSV, code) jusqu'à 25 Mo, chiffrés bout-en-bout, routés vers vision + contexte | | 📥 **Auto-install** | cloudflared est téléchargé automatiquement si absent | ### Configuration (`config.yaml`) ```yaml relay: auto_start: false # Démarrage auto au lancement du GUI port: 8765 # Port du serveur Relay response_timeout: 500 # Délai max de réponse IA (secondes) tunnel: true # Activer les tunnels (tunnel_providers) tunnel_providers: ["cloudflared", "localhost.run"] # "serveo" en option, voir docs/USAGE.md host: "0.0.0.0" # Adresse d'écoute ``` > **Sans tunnel** (`tunnel: false`, ou aucun fournisseur joignable), le Relay reste accessible sur le réseau local uniquement. --- ## 🧩 Extension VS Code **My_AI Relay** est aussi disponible comme extension officielle sur le **Marketplace VS Code**. Elle ne se contente pas seulement de relayer le chat : elle expose un **mode agentique** où le LLM local (sur le PC hôte) peut lire, modifier, créer des fichiers, lancer des commandes shell et chercher dans votre workspace VS Code — chaque action visible et approuvable dans le chat. ### Fonctionnement 1. Sur le PC hôte : démarrez le Relay (**Relay** en bas de la barre latérale, ou Ctrl+R) → dès qu'un tunnel répond, cliquez sur **Copier** dans le panneau : la chaîne de connexion est le lien du QR code 2. Dans VS Code : installez l'extension **My_AI Relay** depuis le Marketplace → ouvrez la vue dans la sidebar → **Coller la chaîne de connexion** → saisissez le **code d'accès** affiché sous le QR code 3. À la connexion, l'extension s'identifie comme client `vscode` auprès du Relay et active le mode agentique. Demandez par exemple *« scaffold un projet Vite + React avec un router et un composant Header »* : vous verrez chaque `write_file` / `run_command` apparaître comme une carte dépliable dans le chat, avec demande d'approbation pour les opérations destructives. > Le mobile et le GUI desktop continuent à utiliser le pipeline classique avec les MCP locaux complets — le mode agentique est exclusif aux clients VS Code. ### Caractéristiques | Fonctionnalité | Détail | |---|---| | 🤖 **Mode agentique** | 9 outils exposés au LLM (`read_file`, `write_file`, `edit_file`, `list_dir`, `glob`, `grep`, `run_command`, `get_active_editor`, `open_file`) avec boucle de raisonnement multi-étapes | | 📎 **Menu `@`** | Taper `@` attache un fichier au message, ou un **dossier** comme contexte **@codebase** persistant (indexé côté hôte, un seul contexte par projet) | | ⚡ **Slash commands** | Autocomplétion `/` des prompts My_AI, expansés en prompt détaillé à l'envoi (la bulle garde la commande courte) | | ⏹️ **Bouton STOP** | Interrompt en un clic toute la génération du tour : LLM **et** boucle d'outils agentique (appels en attente compris). **Clear** (« Effacer ») pendant une génération l'arrête aussi | | 🛟 **Garde-fou anti-boucle** | Détection des réécritures répétées du même fichier pour éviter qu'un agent ne tourne en rond | | 🛡️ **Sandbox workspace** | Tous les chemins sont résolus à partir du workspace VS Code ouvert. Toute sortie hors workspace nécessite une approbation modale par chemin | | ✋ **Approbations granulaires** | Lectures auto-approuvées, écritures/commandes shell sous modal avec options *Une fois* / *Pour ce fichier* / *Tout autoriser pour cet outil cette session* | | 🎴 **Cartes d'outils inline** | Chaque appel d'outil rendu comme carte pliable (orange = en cours · indigo = en attente d'approbation · vert = OK · rouge = erreur · gris = refusé) | | 🧠 **Mémoire de session** | Le contexte agentique est conservé pour toute la session WS (« édite le fichier que tu viens de lire » fonctionne) | | 🔧 **Marche avec n'importe quel modèle Ollama** | Format `{...}` parsé côté hôte — pas besoin de l'API tools native d'Ollama | | 🔐 **Chiffrement E2EE** | AES-256-GCM identique au mobile — le tunnel ne voit que du ciphertext | | 🌐 **Failover multi-tunnel** | cloudflared / localhost.run (serveo en option) pingés côté client, bascule auto | | 💾 **Persistance** | Identifiants chiffrés dans le SecretStorage de VS Code (keychain OS) | | 🔄 **Auto-reconnexion** | Détection arrêt du Relay hôte, reconnexion auto au redémarrage | | 🌍 **Bilingue** | UI, prompts d'approbation et doc en français quand VS Code est en FR, en anglais sinon | | 🆓 **Open source** | Code dans [`vscode_extension/`](vscode_extension/) — MIT | ### Installation ``` # Depuis VS Code : Extensions (Ctrl+Shift+X) → recherche "My_AI Relay" → Install # OU en ligne de commande : code --install-extension gonicolas12.my-ai ``` > Voir [`vscode_extension/README.md`](vscode_extension/README.md) (anglais) ou [`vscode_extension/README.fr.md`](vscode_extension/README.fr.md) (français) pour la doc complète, la liste exhaustive des outils, et les détails du flux d'approbation. ---

## 📖 Documentation Complète | Document | Description | |---|---| | [🏗️ Architecture](docs/ARCHITECTURE.md) | Structure technique détaillée | | [📦 Installation](docs/INSTALLATION.md) | Guide d'installation complet | | [🔍 Recherche Internet](docs/INTERNET_SEARCH.md) | Guide complet sur la recherche web | | [⚡ Optimisation](docs/OPTIMIZATION.md) | Conseils et techniques d'optimisation locale | | [💾 Mémoire Vectorielle 10M](docs/ULTRA_10M_TOKENS.md) | Détails sur la gestion de la mémoire interne étendue | | [🧠 Mémoire (contrôle)](docs/MEMORY.md) | Voir / éditer / supprimer ce que l'IA sait (faits + vecteurs) | | [🔎 Recherche globale](docs/CONVERSATION_SEARCH.md) | Recherche sémantique sur toutes les conversations | | [⚡ Bibliothèque de prompts](docs/PROMPT_LIBRARY.md) | Slash commands | | [📁 Contexte @codebase](docs/CODEBASE.md) | Attacher un dossier projet entier en RAG persistant | | [📋 Usage](docs/USAGE.md) | Exemples d'utilisation et workflows | | [📝 Changelog](docs/CHANGELOG.md) | Historique des mises à jour | | [❓ FAQ](docs/FAQ.md) | Questions fréquentes et réponses détaillées | | [📄 Génération de Fichiers](docs/FILE_GENERATION.md) | Guide sur la génération de fichiers via l'IA | | [📄 Génération de Documents](docs/DOCUMENT_GENERATION.md) | Word/PDF/PowerPoint/Excel : création, modification, aperçu | | [🎨 Génération d'Images](docs/IMAGE_GENERATION.md) | Texte → image 100% local (backends, auto-install, GPU) | | [🤖 Agents IA](docs/AGENTS.md) | Documentation complète sur les agents spécialisés | | [🎨 Agents GUI](docs/AGENTS_GUI.md) | Guide de l'interface graphique agents | | [🎨 Aperçu Artifacts](docs/ARTIFACTS_PREVIEW.md) | Volet de rendu live HTML/CSS/SVG et documents | | [📅 Tâches planifiées](docs/SCHEDULER.md) | Scheduler proactif : agents/workflows récurrents (cron) | | [🔌 Intégration MCP](docs/MCP_INTEGRATION.md) | Guide sur le Model Context Protocol | | [🎓 Fonctionnalités Avancées](docs/ADVANCED_FEATURES.md) | RLHF, Training, Compression | | [💬 Feedback GUI](docs/GUI_RLHF_FEEDBACK.md) | Notation 1-5 étoiles des réponses dans la fenêtre | | [🧩 Extension VS Code](vscode_extension/README.md) | Doc complète de l'extension VS Code (EN) — [version FR](vscode_extension/README.fr.md) | ## 🔧 Caractéristiques Techniques | Caractéristique | Description | |---|---| | 🎓 **RLHF** | Apprentissage automatique depuis le feedback utilisateur | | 🔁 **Pipeline d'entraînement** | Fine-tuning moderne avec monitoring temps réel | | 📦 **Compression intelligente** | Ratios détaillés et métriques exposées | | 🔀 **Hybride Local/Internet** | IA locale avec recherche internet optionnelle | | 🖥️ **Interface web native** | React + TypeScript dans une fenêtre pywebview | | 🌐 **API REST** | Serveur FastAPI intégré pour intégrations externes | | 🔎 **Recherche globale** | Recherche sémantique cross-conversations | | ⚡ **Slash commands** | Bibliothèque de prompts | | 📁 **Contexte @codebase** | Dossier projet attaché en RAG persistant | | 🎹 **Command palette** | Ctrl+K + raccourcis clavier globaux | | 🔗 **Citations web** | Sources numérotées `[n]` cliquables (desktop + mobile) | | 🧠 **Contrôle mémoire** | Voir/éditer/supprimer faits + vecteurs, avec provenance | | 💼 **Multi-workspaces** | Sessions isolées avec sauvegarde automatique | | 📤 **Export multi-format** | Markdown, HTML et PDF avec métadonnées | | 🌍 **12 langues** | Détection automatique de la langue de l'utilisateur | | 🎙️ **Saisie vocale locale** | Dictée intégrée, langue auto, transcription au curseur | | 🔊 **Sortie vocale locale** | Lecture des réponses, voix par langue, lecture auto | | 🖼️ **Génération d'images** | Texte → image 100% local, backend SD auto-installé | | 📝 **Génération de documents** | Word/PDF/PowerPoint/Excel rédigés en local | | 🎨 **Aperçu Artifacts** | Rendu live HTML/CSS/SVG + documents au format natif | | 📅 **Scheduler proactif** | Agents/workflows planifiés (cron), même l'appli fermée | | ⚙️ **Réglages intégrés** | Gestion des modèles Ollama + paramètres | | 🧭 **Onboarding assisté** | Détection matérielle → modèle recommandé | | 💻 **Multiplateforme** | Windows · macOS · Linux | | 🪶 **Léger** | Fonctionnement optimal sur machines modestes | | 🦙 **Placement automatique** | GPU intégré essayé quand le modèle reste sur le processeur | | 📡 **Relay** | Accès mobile (Chat + Agents) via tunnel sécurisé | | 🧩 **Extension VS Code** | Mode agentique sur LLM local | | 🔩 **Extensible** | Architecture modulaire | | 🔒 **Sécurisé** | Données locales protégées |

--- ## ✨ Évolutions Futures - 🔊 **Voix** : sortie vocale sur mobile/Relay et mode conversation mains-libres (dictée → réponse → lecture en boucle) - 🧩 **Extension VS Code** : intégration aux diagnostics VS Code (problems panel), application de diffs avant/après pour les éditions, terminaux dédiés pour `run_command` - 🧠 **Amélioration du moteur de raisonnement** (mode Thinking) - 🔗 **Intégrations API tierces** ---

*Construit avec ❤️ pour rester local, privé et puissant.*