Graphe de Compétences Traversable pour la Mémoire Persistante des Agents IA dans les Bases de Code
Une Solution Pratique pour les Assistants IA sans État
Les assistants de codage IA manquent de mémoire persistante entre les sessions, forçant les développeurs à repartir de zéro à chaque fois. L'approche courante qui consiste à tout déverser dans de grands fichiers de règles comme .cursorrules échoue en raison des limites de tokens et de la dilution des instructions.
La solution présentée est une divulgation progressive via un graphe de compétences traversable qui vit à l'intérieur de la base de code. L'IA navigue ce graphe de manière autonome à travers les sessions.
Architecture à Trois Couches
Le système possède trois couches distinctes :
- Couche 1 (Toujours Chargée) : Moins de 150 lignes (300 tokens). Contient l'identité de la pile, les conventions de dossiers et les non-négociables. Inclut un pointeur sortant vers
HANDOVER.md. - Couche 2 (Chargée Par Session) :
HANDOVER.mdsert de routeur d'attention, pas de document. Il indique à l'IA quel fichier de domaine charger en fonction de la tâche actuelle (paiements, authentification, base de données, routes API). Chaque fichier de domaine se termine par des instructions pointant vers le fichier suivant pertinent, créant un système auto-dirigé. - Couche 3 (Chargée Par Tâche) : Bibliothèque d'invites avec 12 catégories. Chaque entrée comprend des sections de contexte, construction, vérification et débogage. L'IA consulte l'index, charge la catégorie et suit le modèle.
Idée Clé : Instructions Auto-Dirigées
L'innovation principale est que les instructions portent du sens, pas seulement des références. Par exemple : "chargez security/threat-modeling.md avant de modifier les gestionnaires de webhooks" indique à l'IA quand et pourquoi, pas seulement quoi.
Le développeur a intégré cela dans un modèle SaaS livré avec la base de code, disponible sur launchx.page pour ceux qui souhaitent examiner la structure complète du graphe.
📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA
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