DepthNet : une plateforme pour des agents IA autonomes « vivants » dotés d'une mémoire avancée — un an plus tard

DepthNet est une plateforme open-source (rnr1721/depthnet) qui a évolué d'un simple prototype vers un système complet pour agents IA autonomes. Les ajouts clés incluent plusieurs types de mémoire (bloc-notes, mémoire vectorielle, journal, compétences, ontologie, espace de travail, personnes), RAG avec pipelines configurables, orchestration d'équipes multi-agents (planificateur, exécuteur, critique, validateur) gérées par du code déterministe, et des capacités de vision et de voix. L'agent peut désormais utiliser des appels d'outils natifs (function calling) en plus des balises texte héritées. La plateforme fonctionne selon deux modes : agents libres (chat sans restriction ou boucle continue) et pipelines orchestrés (tâches prévisibles avec rôles). La mémoire est structurée, permettant à l'agent de rappeler des événements épisodiques et de maintenir une ontologie d'entités et de relations. Le RAG est implémenté comme un pipeline configurable où un petit modèle formule des requêtes de recherche, et l'agent peut activement mettre en file d'attente des demandes de récupération. Le système présente également une hystérésis : il bascule entre un mode de contexte RAG riche pour la conversation et un mode de contexte procédural riche pour les tâches longues, en fonction de la détection d'activité des plugins instrumentaux comme le navigateur, le terminal, le code et Telegram.