Format d'Esprit Portable (PMF) : Spécification d'Agent Indépendante du Fournisseur avec 15 Agents Open-Source
Le Portable Mind Format (PMF) est une spécification basée sur JSON conçue pour définir des identités d'agents IA de manière portable entre les modèles et les fournisseurs. Contrairement à la plupart des frameworks d'agents qui vous enferment dans des modèles ou des API spécifiques, le PMF permet à la même définition d'agent de fonctionner sur Claude, GPT-4, Gemini, DeepSeek ou des modèles locaux via Ollama.
Ce que spécifie le PMF
- Identité : nom, rôle, histoire d'origine, pourquoi il existe
- Voix : ton, modèle d'ouverture, signature de clôture, vocabulaire, ce qu'il évite de dire
- Valeurs : cadre éthique, principes de décision, que faire en cas de conflit de valeurs
- Connaissances : expertise du domaine, cadres de référence, lacunes de connaissances explicites
- Compétences : ce que l'agent peut faire (appels de fonction, outils, intégrations)
- Sécurité : contraintes codées en dur qui remplacent tout autre comportement
La distinction clé est que, tandis qu'un modèle de prompt dit à un modèle quoi faire, le PMF lui dit qui être. Cette différence se manifeste dans la cohérence, la cohésion et la manière dont l'agent gère les cas limites.
Ressources disponibles
Le dépôt comprend 15 agents de production open-source qui ont géré des milliers de conversations en production sur sutra.team. Huit de ces agents (le "Conseil des Droits") correspondent au Noble Chemin Octuple comme cadre de gouvernance, et ils ont co-créé plus de 40 morceaux NeoSoul dans le cadre d'un projet d'artiste IA.
Pour la validation du schéma, le dépôt inclut schemas/pmf-schema.json, et chaque fichier d'agent est validé par rapport à celui-ci. Vous pouvez forker et étendre ce schéma pour vos propres cas d'utilisation.
Convertisseurs et implémentation
L'installateur comprend des convertisseurs pour :
- Claude Code (stable)
- Cursor (secondaire)
- GitHub Copilot (secondaire)
- Gemini CLI (secondaire)
Pour les modèles locaux via Ollama ou LM Studio, vous pouvez écrire votre propre convertisseur puisque le PMF n'est que du JSON.
Portée et limitations
Le PMF sert uniquement de couche de définition d'agent. Il n'inclut pas la mémoire, l'exécution des compétences, la planification ou l'orchestration multi-agents. Pour ces fonctionnalités, sutra.team est l'environnement d'exécution de production. Le PMF fournit spécifiquement des identités d'agents cohérentes que vous possédez et pouvez déplacer entre les modèles.
Le format est documenté dans The Portable Mind par JB Wagoner, et le dépôt est disponible sur github.com/OneZeroEight-ai/portable-minds.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 See Also
Smriti : Un système similaire à Git pour gérer l'état de raisonnement des LLM afin d'éviter la dérive des conversations
Smriti est un outil open-source qui permet aux développeurs de sauvegarder, restaurer, brancher et comparer les états de raisonnement dans les conversations LLM pour éviter la dérive. Il traite les interactions comme un état plutôt que comme un historique de discussion, permettant des retours en arrière propres et une exploration alternative sans contamination.
Corbell : CLI Open Source pour l'Analyse d'Architecture et la Documentation de Conception Multi-Dépôts
Corbell est un outil CLI gratuit et open source qui analyse plusieurs dépôts pour construire un graphe d'architecture et générer une documentation de conception localement. Il fonctionne entièrement hors ligne avec Ollama ou prend en charge divers fournisseurs de LLM, et n'envoie jamais le code hors de votre machine.
Tendr Skill Ajoute une Mémoire à Long Terme Basée sur CLI avec Hiérarchie pour Réduire l'Utilisation de Tokens
Une nouvelle compétence OpenClaw sépare le raisonnement de l'exécution pour les opérations de mémoire à long terme, utilisant un outil CLI pour gérer les changements structurels de manière déterministe. Elle prend en charge les wikilinks et une hiérarchie sémantique explicite entre les fichiers pour réduire la consommation de tokens et éviter l'accumulation d'erreurs.
Moteur d'Inférence Bodega : Optimisation de l'inférence LLM pour la mémoire unifiée d'Apple Silicon
Bodega est un moteur d'inférence conçu spécifiquement pour l'architecture de mémoire unifiée d'Apple Silicon, développé sur 2,5 ans avec des optimisations proches de la couche Metal sur MLX. Il résout les limitations fondamentales de débit auxquelles les développeurs sont confrontés lors de l'exécution de LLM sur le matériel Mac.