Tycono : Harnais d'Agent IA Open-Source avec Organigramme et Boucles d'Amélioration Autonome
Tycono est un harnais open-source qui vous permet de définir les rôles des agents d'IA au format YAML (CTO, ingénieur, QA, etc.) et de les faire travailler ensemble suivant un organigramme. Le système a été construit en environ 3 semaines en utilisant Claude Code comme projet parallèle.
Fonctionnement
Vous définissez les rôles des agents dans des fichiers de configuration YAML, en spécifiant différents rôles comme CTO, ingénieur, QA et CBO. Ces agents ne se contentent pas d'accomplir des tâches et de s'arrêter - ils opèrent avec une boucle de supervision CEO qui examine les résultats, demande aux agents de niveau C "que peut-on améliorer ?", et redispatch automatiquement les tâches pour les affiner.
Exemple de flux de travail
Lorsqu'on lui a donné la directive "construire un jeu de course de pixels", le système a démontré ce flux de travail :
- Le CTO a conçu l'architecture et l'a divisée en tâches
- L'ingénieur a construit les fonctionnalités principales : course, saut, obstacles, cœurs
- Le QA a ouvert un vrai navigateur Chrome et testé chaque collision
- Le CBO a analysé le jeu et a suggéré "ajouter un système de boutique, cela améliorera la rétention"
- Le CTO a pris les retours, a repensé l'architecture, et le cycle a recommencé
La perspective commerciale du CBO est notable car c'est quelque chose que des agents purement axés sur l'ingénierie n'auraient pas produit.
Métriques de performance
Lors d'un test nocturne avec la tâche de jeu de course de pixels :
- 17 tours d'amélioration terminés
- 6 796 lignes de code générées
- 43 commits effectués
- 125 sessions d'IA exécutées
Le système fonctionne de manière autonome - le développeur dormait pendant ce processus.
Idée clé
Chaque rôle pense véritablement différemment : le CBO voit les utilisateurs, le CTO voit l'architecture, le QA casse les choses. Ce ne sont pas seulement 5 copies de Claude - la structure d'organigramme leur donne des perspectives différentes et des lunettes à travers lesquelles aborder les problèmes.
Pour commencer
Installez avec : npx tycono
Vous pouvez jouer au jeu résultant à : https://tycono.ai/pixel-runner.html
Le code source est disponible sur GitHub : https://github.com/seongsu-kang/tycono
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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