Construction d'un assistant multi-agent entièrement local avec OpenClaw et Ollama

Un développeur sur r/openclaw construit un assistant IA personnel entièrement local (pensez à Jarvis) en utilisant OpenClaw comme framework d'agents, Ollama pour l'inférence locale, et un MINISFORUM AI X1 avec Ryzen AI 9 HX470, 96 Go de RAM et 2 To NVMe (GPU via Oculink prévu). L'objectif : un système multi-agent proactif qui intègre la domotique, les documents, le calendrier, la santé et les communications — le tout en local, sans aucune donnée sensible quittant l'infrastructure.

Détails de la pile

• Framework d'agents : OpenClaw
• Moteur d'inférence : Ollama
• Modèles : qwen3.5:35b-a3b (principal), gemma3:4b (domotique), mistral:7b (vie/gmail)
• Serveurs MCP : Home Assistant, Gmail
• Interface : Telegram Bot, future intégration STT dans la domotique

Architecture des sous-agents

L'agent de routage principal délègue à des sous-agents spécialisés :

• Agent HA – contrôle et débogage de la domotique (commencé)
• Agent Gmail – gestion des e-mails (commencé)
• Agent Vie – gestion du calendrier, des tâches, des listes de courses (à faire)
• Agent Santé – suivi des données de santé et sportives (à faire)
• Agent Recherche – RAG web + documents (dans paperless ngx sur NAS) (à faire)
• Agent Dev – tâches de codage avec des agents séparés de codage, test, documentation (à faire)

Défis et questions ouvertes

• Gonflement du contexte : La taille du contexte devient très grande même pour des messages simples. La configuration nécessite probablement un meilleur cadrage des serveurs MCP et une isolation des outils des sous-agents.
• Cadrage MCP par agent : Pas de moyen natif de restreindre les serveurs MCP à des agents spécifiques pour l'instant. Solutions de contournement recherchées étant donné un bug ouvert.
• Configuration des sous-agents : Recherche d'un exemple bien structuré de agents.list pour cette configuration multi-agent.
• Sélection de modèle local : Appel d'outils fiable avec Ollama sous 32 Go de VRAM — des recommandations ?
• Environnement d'inférence : Envisage de passer à llama.cpp au lieu d'Ollama si cela offre un meilleur contrôle.

Le développeur est ouvert aux retours sur l'approche et la configuration. Si vous avez rencontré des problèmes similaires de passage à l'échelle multi-agent ou des solutions de contournement pour le cadrage MCP, rejoignez la discussion sur Reddit.