Mémoire à trois couches
Orchestration multi-agents
La mémoire combine trois couches. Un wiki de connaissances au schéma structuré, un rappel hybride qui fusionne l'accélération vectorielle cuVS (CAGRA sur GPU) via Qdrant et le graphe via FalkorDB, et une mémoire par projet. Un index visuel fondé sur un modèle ajoute le rappel de documents et de vidéos.
Points clés : Wiki de connaissances · Rappel hybride vectoriel et graphe · Mémoire par projet · Index visuel · Consolidation · Souveraineté.
Wiki de connaissances
La première couche est un wiki de pages Markdown au schéma structuré, versionnables. Il conserve les faits durables du domaine, les clients, les produits et les configurations techniques.
Rappel hybride vectoriel et graphe
La deuxième couche fusionne la recherche vectorielle accélérée sur GPU via cuVS et Qdrant avec le graphe de relations via FalkorDB. Un reranker re-classe les résultats pour ne remonter que le pertinent.
Mémoire par projet
Une troisième couche garde les faits propres à chaque projet et les charge au démarrage de la session, ce qui donne à l’agent le contexte utile sans surcharge.
Index visuel
Un modèle de vision indexe documents et vidéos. Le rappel devient multimodal et retrouve une page ou une séquence à partir de son contenu visuel.
Consolidation
Une passe périodique déduplique et synthétise les entrées par un modèle. La mémoire reste propre, sans doublons ni contradictions accumulées.
Souveraineté
L’embedder et le reranker s’exécutent en local sur GPU. Aucune donnée de mémoire ne quitte l’infrastructure.