Orloj : Runtime d'Orchestration Déclarative pour Systèmes d'IA Multi-Agents

Ce que fait Orloj

Orloj est un runtime d'orchestration sous licence Apache 2.0 pour les systèmes d'IA multi-agents. Vous déclarez les agents, outils, politiques et flux de travail dans des manifestes YAML déclaratifs, et Orloj gère la planification, l'exécution, la gouvernance et la fiabilité. Ses créateurs l'ont conçu car exécuter des agents d'IA en production aujourd'hui ressemble à exécuter des conteneurs avant Kubernetes : des scripts ad hoc, aucune gouvernance, aucune observabilité, et aucune méthode standard pour gérer des flottes d'agents.

Fonctionnalités principales

• Agents-en-tant-que-code : Définissez les agents en YAML avec leur modèle, outils, permissions et limites d'exécution.
• Topologies d'orchestration : Composez des agents en graphes orientés — pipelines, hiérarchies ou boucles en essaim.
• Application de la gouvernance : AgentPolicy, AgentRole et ToolPermission sont évalués en ligne pendant l'exécution avant chaque tour d'agent et appel d'outil. Les actions non autorisées échouent en mode fermé avec des erreurs structurées et des pistes d'audit.
• Contrôles de politique : Définissez des budgets de jetons par exécution, listes blanches de modèles, bloquez des outils spécifiques et limitez les politiques à des systèmes d'agents individuels.
• Fiabilité en production : Propriété des tâches basée sur des baux, nouvelle tentative exponentielle plafonnée avec jitter, relecture idempotente et gestion des lettres mortes.
• Planification : Prend en charge les déclencheurs cron et la création de tâches pilotée par webhook.
• Isolation des outils : Configurez par outil en fonction du niveau de risque — exécution directe, en bac à sable, en conteneur ou WASM.
• Support natif MCP : Enregistrez des serveurs MCP (stdio ou HTTP), découvrez automatiquement les outils et appliquez des politiques de gouvernance.

Architecture

Le système utilise une séparation serveur/travailleur :

• Serveur orlojd : Héberge l'API, le magasin de ressources (en mémoire pour le développement, Postgres pour la production) et le planificateur de tâches.
• Instances orlojworker : Réclament et exécutent les tâches, acheminent les requêtes de modèle via une passerelle (OpenAI, Anthropic, Ollama, etc.) et exécutent les outils dans une isolation configurable.

Pour le développement local, exécutez tout dans un seul processus avec : orlojd --embedded-worker --storage-backend=memory.

Pour commencer

Téléchargez orlojd (serveur) et orlojctl (CLI) depuis GitHub Releases, extrayez-les et exécutez :

# Démarrez le serveur avec un travailleur intégré
./orlojd --storage-backend=memory --task-execution-mode=sequential --embedded-worker

Ouvrez http://127.0.0.1:8080/ pour la console web, puis appliquez un plan de démarrage :

# Appliquez un plan de démarrage (pipeline : planificateur -> recherche -> rédacteur)
./orlojctl apply -f examples/blueprints/pipeline/
# Vérifiez le résultat
./orlojctl get task bp-pipeline-task

Trois plans de démarrage sont inclus : pipeline, hiérarchique et boucle en essaim. L'équipe construit des modèles pour les flux de travail opérationnels comme le triage des incidents, la collecte de preuves de conformité, les pipelines d'investigation CVE et l'audit de rotation des secrets.

État actuel

Il s'agit de la version v0.1.0 en développement actif. La feuille de route inclut un cloud hébergé, un packaging de conformité et plus encore. Le runtime complet est open source dès aujourd'hui.