OpenLobster : Agent IA auto-hébergé en Go avec une empreinte mémoire de 30 Mo
OpenLobster est un assistant IA auto-hébergé construit sous forme de binaire unique en Go qui ne nécessite aucun environnement Python, node_modules ou gestion d'exécution. Le projet a été créé pour fournir un agent IA personnel qui reste sur le matériel local et fonctionne avec le modèle que l'utilisateur exécute.
Spécifications techniques
L'agent utilise 30 Mo de RAM avec tous les services chargés et a un temps de démarrage à froid de 200 ms. Il fonctionne sur un Raspberry Pi sans problème. La pile est construite avec Go + gqlgen pour le backend et SolidJS + Vite pour le frontend, sous licence GPL-3.0.
Support LLM
OpenLobster prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM : OpenAI, Anthropic, Ollama, OpenRouter, Docker Model Runner, ou tout point de terminaison compatible OpenAI. Les utilisateurs en choisissent un dans les Paramètres et peuvent le changer à tout moment.
Système de mémoire
La mémoire est implémentée comme une véritable base de données en graphe avec deux backends : Neo4j pour les requêtes de graphe complètes, ou un backend de fichier GML local pour les configurations plus simples qui ne nécessitent pas l'exécution d'une base de données. L'agent construit des relations typées au fur et à mesure qu'il apprend, pas seulement des décharges de texte plates.
Fonctionnalités multi-utilisateurs
La fonctionnalité multi-utilisateurs fonctionne correctement avec chaque personne ayant son propre historique de conversation, sa mémoire et ses autorisations d'outils. Les utilisateurs peuvent avoir différentes personnes sur Telegram et Discord parlant au même agent sans voir le contexte des autres.
Capacités d'intégration
- L'intégration MCP prend en charge le flux HTTP Streamable complet + OAuth 2.1
- Matrice d'autorisations par utilisateur par outil
- Marketplace pour des intégrations en un clic
- Canaux principaux : Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, SMS (pas des plugins)
État actuel
Le projet est encore en version bêta avec des fonctionnalités audio/multimodales décrites comme "à peaufiner". Le support des modèles locaux et la faible empreinte en ressources sont notés comme des fonctionnalités solides.
📖 Source : r/LocalLLaMA
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