Je me suis lancé dans l'infrastructure agentique il y a seulement deux semaines, sans aucune base—et honnêtement, c'est une expérience passionnante. J'ai créé mon propre système de mémoire locale en utilisant un petit modèle de langage fonctionnant localement, structuré autour d'une conception à double canal qui fonctionne réellement.

Le canal 1 se concentre sur des semences hybrides avec une recherche sémantique alimentée par des embeddings. L'approche permet d'indexer et de récupérer efficacement des informations contextuelles sans dépendre d'API externes. Le système de pondération extrait différents signaux de données en fonction des scores de pertinence, ce qui maintient l'inférence propre et réactive.

Ce qui m'a le plus surpris ? La rapidité avec laquelle on peut prototyper cette pile avec du matériel grand public. Le LLM local gère la génération d'embeddings en temps réel, et la configuration à double canal route intelligemment les requêtes entre données structurées et correspondance sémantique. Ce n'est pas une infrastructure révolutionnaire, mais pour des agents IA personnels nécessitant une persistance de mémoire, cela évolue étonnamment bien.

La courbe d'apprentissage était plus raide que prévu, mais en la décomposant—embeddings, recherche vectorielle, pipelines d'inférence locale—chaque étape a cliqué une fois que vous avez arrêté de trop réfléchir. Si vous explorez des systèmes agentiques, commencer localement est définitivement la bonne voie.