Adam : une bibliothèque d’agents IA multiplateforme intégrable en C

Adam est une bibliothèque d'agent IA embarquable écrite en C. Elle propose une boucle d'agent complète — appel d'outils, mémoire, sessions, voix, streaming, sortie structurée — en un seul #include. Elle prend en charge les API cloud (Anthropic, OpenAI, Google Gemini, Groq, Together, xAI) et les modèles locaux via llama.cpp à travers la même interface. Elle se compile sur macOS, Linux, Windows, iOS, Android et WASM.

Démarrage rapide

#include "adam.h"

int main(void) {
    adam_init();
    adam_settings_t *s = adam_create_settings();
    adam_settings_set_provider(s, ADAM_API_ANTHROPIC, getenv("ANTHROPIC_API_KEY"), "claude-sonnet-4-20250514");
    adam_history_t *h = adam_history_create();
    adam_run_result_t r = adam_run(s, h, "Quelle est la capitale de la France ?");
    printf("%s\n", r.final_response); // "La capitale de la France est Paris."
    adam_run_result_free(&r);
    adam_history_destroy(h);
    adam_settings_destroy(s);
    adam_cleanup();
}

make deps     # build llama.cpp + whisper.cpp
make all      # build libadam.a
make test     # run 161 tests (ASan + UBSan)

Fonctionnalités clés

• Boucle d'agent – appel d'outils avec itération automatique jusqu'à la réponse finale
• Trois fournisseurs – Anthropic, OpenAI, Google Gemini + toute API compatible + GGUF local via llama.cpp
• Vision locale – compréhension d'image multimodale via llama.cpp + mmproj (Gemma 3, LLaVA, etc.)
• Génération d'images – sortie d'image native via les modèles d'image Gemini
• Extensions de base de données – extensions SQLite et PostgreSQL qui intègrent Adam en tant que fonctions SQL
• 13 outils intégrés – entrée/sortie fichier, shell, calculatrice, SQL, récupération/recherche web, HTTP POST, mémoire, recherche, multi-agent
• Mémoire à long terme – recherche hybride BM25 + vectorielle via SQLite (sqlite-memory + sqlite-vector)
• Persistance des sessions – sauvegarde/chargement des conversations avec des clés UUIDv7
• Bot Telegram – complet avec texte, voix, images, outils et mémoire
• Voix – STT (Whisper cloud/local) + TTS (cloud/système) + pipeline audio complet
• Streaming – livraison en temps réel des tokens via callback
• Sortie structurée – adam_run_json() avec validation et réessai
• Boucle d'évolution – agent auto-améliorant : itérer, noter, affiner la stratégie
• Mode recherche – collecte autonome multi-itérations d'informations avec synthèse de rapport
• Multi-agent – Agent A invoque Agent B en tant qu'outil, avec paramètres/outils indépendants
• Gardes-fous – callbacks de validation avant envoi et après réception
• Cache de réponses – table de hachage LRU indexée par modèle + historique des messages
• Gestion de l'historique – clonage, résumé (compression basée sur LLM), estimation de tokens
• Pool de threads – exécution concurrente d'agents avec file d'attente de tâches
• Sandbox du système de fichiers – outils restreints aux répertoires explicitement autorisés
• Allocateur Arena – mémoire sans fuite par itération avec nettoyage automatique

Cibles de compilation

make deps     # Build llama.cpp, whisper.cpp (+ mbedtls/curl sur Linux)
make all      # Build libadam.a
make test     # Build & exécute les tests unitaires (ASan + UBSan)
make chat     # Chat textuel interactif (API cloud)
make chat GGUF=models/model.gguf   # Chat textuel interactif (local)
make vision GGUF=models/model.gguf MMPROJ=models/mmproj.gguf  # Test de vision locale
make talk     # Agent vocal (cloud)
make talk LOCAL=1  # Agent vocal (entièrement local)
make memory   # Tests du système de mémoire
make clean    # Supprime tous les artefacts de compilation

La documentation complète de l'API est disponible dans API.md avec toutes les fonctions, types et callbacks.