Agent Factory : Un système autonome construit des agents IA à partir de discussions de problèmes en ligne

Agent Factory est un système autonome qui construit des agents IA en identifiant des problèmes du monde réel à partir de discussions en ligne. Inspiré par le modèle de recherche automatique d'Andrej Karpathy, il applique la même approche "exécuter des expériences pendant la nuit, garder ce qui fonctionne, jeter ce qui ne fonctionne pas" à la génération d'idées plutôt qu'à l'optimisation du ML.

Fonctionnement

Le système collecte des données sur Reddit, Hacker News, GitHub et Twitter pour identifier les problèmes réels dont les gens discutent en ligne. Il évalue chaque idée potentielle selon trois critères : la demande, l'écart de marché et la faisabilité. Si une idée dépasse un seuil de qualité, le système construit automatiquement un agent IA autonome, vérifie qu'il fonctionne et le valide. Le seuil augmente avec chaque construction, exigeant des idées progressivement meilleures.

Mise en œuvre pratique

Le projet se compose de trois fichiers clés :

• program.md - Indique à Claude Code où effectuer des recherches et quel niveau de qualité atteindre
• seed/ - Un modèle Next.js minimal avec 7 outils
• run.sh - Lance Claude Code en mode sans tête et redémarre automatiquement en cas de limites de contexte

Le système est construit avec TypeScript, utilise une licence MIT et fonctionne soit sur OpenRouter soit sur Ollama. Il évite spécifiquement les frameworks LangChain et CrewAI. Chaque agent généré est autonome et peut être cloné et exécuté indépendamment.

Exemple de production

Lors de sa première session, le système a généré 20 agents, notamment :

• freelancer-deduction-finder - Pour les freelances qui s'interrogent sur les déductions fiscales manquées
• wage-rights-advisor - Pour les personnes confuses concernant les exemptions d'heures supplémentaires
• data-broker-opt-out - Pour les personnes submergées par les désinscriptions des courtiers en données

Vérification de la qualité

Le système démarre chaque agent, envoie une requête de test et vérifie si la sortie est utile. Cependant, le créateur reconnaît qu'il s'agit de MVP et que certains sont rudimentaires. L'objectif principal est la génération d'idées - le créateur examine chaque matin les agents déployés et sélectionne le plus prometteur pour un développement ultérieur en tant que projet réel.