Ce que fait Sgai

Sgai (prononcé "Sky") est une usine logicielle pilotée par objectifs qui fonctionne localement dans votre dépôt. Au lieu de sollicitations étape par étape, vous définissez les résultats dans des fichiers GOAL.md décrivant ce qui doit être construit, pas comment. Le système coordonne ensuite plusieurs agents d'IA pour exécuter l'objectif.

Fonctionnalités principales

Workflow piloté par objectifs : Définissez les résultats dans des fichiers GOAL.md avec des portes de validation (par exemple, make test) qui déterminent quand le travail est réellement terminé
Coordination multi-agents : Décompose les objectifs en un DAG de rôles (développeur → relecteur → analyste de sécurité, etc.)
Exécution locale : Tout s'exécute localement dans votre dépôt sans poussées automatiques vers GitHub
Surveillance visuelle : Le tableau de bord web montre l'exécution en temps réel du graphe d'agents
Clarification interactive : Les agents posent des questions de clarification si nécessaire avant l'exécution
Extraction de compétences : Extrait des compétences réutilisables et des extraits de code des sessions terminées

Comment ça fonctionne

Le workflow suit ces étapes :

Créer un objectif : La plupart des utilisateurs créent des objectifs avec l'assistant intégré. Les objectifs sont stockés dans GOAL.md et décrivent les résultats, pas les étapes d'implémentation.
Les agents planifient le travail : Sgai décompose votre objectif en un diagramme de workflow d'agents coordonnés avec des rôles définis.
Approuver et surveiller : Les agents posent des questions de clarification, puis travaillent de manière autonome en exécutant des tâches, en lançant des tests et en validant l'achèvement.
Apprendre des sessions : Le système extrait des compétences réutilisables des sessions terminées.

Exemple GOAL.md

--- flow: | "backend-developer" -> "code-reviewer" completionGateScript: make test interactive: yes ---

Construire une API REST

Créez des endpoints pour l'inscription et la connexion des utilisateurs avec authentification JWT.

POST /register valide l'email, hache le mot de passe
POST /login retourne un token JWT
Les tests passent avant l'achèvement

Installation et configuration

Configuration automatisée recommandée via opencode :

opencode update
opencode auth login
opencode --model anthropic/claude-opus-4-6 run "installer Sgai en utilisant les instructions de https://github.com/sandgardenhq/sgai/blob/main/INSTALLATION.md"

Prérequis d'installation manuelle : Go, Node.js, bun, opencode. Recommandé : jj (gestion de version), tmux (gestion de session), ripgrep (recherche de code), Graphviz (rendu de diagrammes).

Commande d'installation :

go install github.com/sandgardenhq/sgai/cmd/sgai@latest

Ou compiler depuis les sources :

git clone https://github.com/sandgardenhq/sgai.git
cd sgai
cd cmd/sgai/webapp && bun install && cd ../../..
make build

Exécuter Sgai

Démarrez le serveur avec sgai serve et ouvrez http://localhost:8080 pour accéder au tableau de bord.

Détails techniques

Open source (Go)
Fonctionne avec Anthropic, OpenAI, ou des modèles locaux via opencode
Les changements passent par votre gestionnaire de version (recommandé jj, mais Git fonctionne)
Démo disponible : vidéo de 4 minutes
Exemple d'utilisation : "Construire un compresseur d'images par glisser-déposer" → 3 agents (développeur, relecteur, designer) → Application fonctionnelle avec tests passés → 45 minutes

Le projet est décrit comme "encore précoce et rugueux par endroits, mais suffisamment fonctionnel pour être partagé" et a été utilisé en interne pour prototyper de petites applications et des outils internes.

📖 Lire la source complète : HN AI Agents