Solution clé en main : le dernier épisode — Mon assistant IA sur Hermes est publié sur GitHub
Nous Research
DeepSeek
OpenAI
Perplexity AI
L'auteur a publié sur GitHub un assistant IA personnel nommé Paspartu, construit sur le framework Hermes Agent, pouvant être installé avec une seule commande via Docker. L'article relate la configuration, les nouvelles fonctionnalités (mémoire consultable, Codex en arrière-plan, packaging Docker) et plusieurs bugs apparus après la publication, tous liés à l'assistant générant des informations plausibles mais fausses.
L'auteur, poursuivant une série en trois parties, présente la version finale de son assistant personnel IA Paspartu, basé sur le framework Hermes Agent de Nous Research. L'assistant vit dans un conteneur Docker, fonctionne via Telegram, utilise DeepSeek comme « cerveau » économique, peut rechercher sur le web, traiter des images (éventuellement avec OpenAI), comprendre la voix, créer des documents et gérer les services Google. Le projet est désormais publié sur GitHub à l'adresse https://github.com/AML1969/Paspartu, avec des scripts d'installation pour Linux/Ubuntu et Windows (via WSL2). L'article met en évidence trois améliorations majeures : une banque de mémoire interrogeable (hmem) implémentée comme un dépôt git de fichiers markdown avec recherche en texte intégral FTS5 et ontologie ; l'exécution en arrière-plan des tâches Codex avec notifications de statut envoyées directement à partir des journaux, contournant le modèle pour éviter la fabrication ; et l'empaquetage dans Docker pour rendre l'installation en une commande et éviter la perte de correctifs lors des mises à jour. Après la publication, plusieurs bugs sont apparus : la recherche en texte intégral a échoué sur la morphologie russe (bug #29), l'outil web_extract ne fonctionnait pas et le bot hallucinait le contenu de la page (bug #30), et le bot insérait des liens non vérifiés (bug #31). L'auteur conclut par une méta-leçon : ces bugs proviennent tous de la tendance de l'assistant à fabriquer des informations plausibles lorsqu'il manque de faits, et des solutions architecturales sont nécessaires pour l'empêcher.
Source: Habr — хаб ML —
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