Axe : Un CLI de 12 Mo pour des agents LLM monospécifiques

Qu'est-ce qu'Axe

Axe est un binaire Go de 12MB avec deux dépendances (cobra, toml) qui remplace les frameworks d'IA par une approche inspirée d'Unix pour les agents LLM. Au lieu de sessions de chatbot de longue durée, il exécute des agents à usage unique définis dans des fichiers de configuration TOML. Chaque agent a une tâche spécifique comme la revue de code, l'analyse de logs ou la rédaction de messages de commit.

Fonctionnalités principales

• Configuration basée sur TOML : Définitions d'agents déclaratives et versionnables avec prompts système, sélection de modèle, fichiers de compétences et fichiers de contexte
• Piping stdin : git diff | axe run reviewer fonctionne directement
• Délégation de sous-agents : Les agents peuvent appeler d'autres agents via l'utilisation d'outils LLM avec limitation de profondeur et exécution parallèle
• Mémoire persistante : Les logs markdown horodatés transportent le contexte entre les exécutions avec garbage collection assistée par LLM
• Support multi-fournisseurs : Fonctionne avec Anthropic, OpenAI, Ollama (modèles locaux), ou tout format models.dev
• Outils intégrés : Recherche web, récupération d'URL et opérations sur fichiers en sandbox (lecture, écriture, édition, liste) limitées au répertoire de travail de l'agent
• Support MCP : Peut connecter n'importe quel serveur MCP aux agents
• Système de compétences : Ensembles d'instructions réutilisables partagés entre les agents
• Sortie JSON : Sortie structurée avec métadonnées pour le scripting
• Mode dry-run : Inspecter le contexte résolu sans appeler le LLM

Installation & Configuration

Nécessite Go 1.24+. Installer via :

go install github.com/jrswab/axe@latest

Ou compiler depuis les sources :

git clone https://github.com/jrswab/axe.git
cd axe
go build .

Initialiser la configuration :

axe config init

Crée la structure de répertoires à $XDG_CONFIG_HOME/axe/ avec des exemples de compétences et un fichier config.toml par défaut pour les identifiants des fournisseurs.

Exemples d'utilisation

Créer et exécuter un agent :

axe agents init my-agent
axe agents edit my-agent
axe run my-agent

Pipelines de données depuis d'autres outils :

git diff --cached | axe run pr-reviewer
cat error.log | axe run log-analyzer

Copier des exemples d'agents depuis le répertoire examples/ :

cp examples/code-reviewer/code-reviewer.toml "$(axe config path)/agents/"
cp -r examples/code-reviewer/skills/ "$(axe config path)/skills/"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-key-here"
git diff | axe run code-reviewer

Déploiement Docker

Construire l'image :

docker build -t axe .

Builds multi-architectures (linux/amd64, linux/arm64) via buildx :

docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t axe:latest .

Exécuter un agent avec configuration montée :

docker run --rm \
  -v ./my-config:/home/axe/.config/axe \
  -e ANTHROPIC_API_KEY \
  axe run my-agent

Piping stdin avec le flag -i :

git diff | docker run --rm -i \
  -v ./my-config:/home/axe/.config/axe \
  -e ANTHROPIC_API_KEY \
  axe run my-agent

Pour qui est-ce fait

Développeurs qui veulent automatiser des tâches d'IA spécifiques sans la surcharge des frameworks, particulièrement ceux qui utilisent déjà des outils Unix, des hooks git, cron ou des pipelines CI.