Cheshire Cat AI

Cheshire Cat AI est un framework robuste, prêt pour la production, conçu pour les développeurs et les architectes qui ont besoin de déployer, personnaliser et faire évoluer rapidement des agents d'IA conversationnels avancés. Il s'attaque à la complexité de l'intégration de l'IA en proposant une architecture « microservice-first », vous permettant d'ajouter en toute transparence une couche conversationnelle sophistiquée à des applications d'entreprise nouvelles ou existantes, sans se heurter à des infrastructures lourdes ou des cadres rigides.

Fonctionnalités Clés

🔌 Extensibilité Sans Effort via des Plugins Simplifiés

Cheshire Cat AI se distingue par une architecture de plugins d'une simplicité unique, où « un plugin n'est qu'un dossier ». Cette approche vous permet de vous concentrer sur la fonctionnalité de l'agent, en utilisant des fichiers Python pour ajouter des Hooks, des Tools et des Forms personnalisés. Oubliez la complexité des hiérarchies POO profondes ; le système prend en charge le rechargement à chaud (live-reloading) pendant les sessions de débogage, accélérant considérablement votre cycle de développement.

🧠 Intelligence Conversationnelle Avancée (Hooks, Tools, Forms)

Créez des agents capables de bien plus que de simples questions-réponses. Exploitez le système de Hooks pour personnaliser les invites système (system prompts) et les pipelines de messages, permettant un contrôle granulaire sur le comportement de l'agent. Utilisez les Tools pour un appel de fonction robuste, permettant au LLM d'interagir avec des API externes, des bases de données ou des systèmes domotiques. Implémentez les Forms pour gérer des conversations multi-tours orientées objectif, recueillant automatiquement des informations structurées complexes basées sur des modèles Pydantic.

📚 Entraînez avec des Connaissances et Données Personnalisées

Dotez votre agent d'IA d'une expertise approfondie du domaine en téléchargeant facilement divers types de documents, y compris les PDF, TXT, Markdown, JSON et les pages web. Cette capacité RAG (Retrieval-Augmented Generation) intégrée garantit que votre agent fournit des réponses précises et contextuellement pertinentes, basées sur vos données organisationnelles spécifiques, transformant les documents bruts en intelligence exploitable.

⚙️ Déploiement Flexible Basé sur Docker

Conçu pour les infrastructures modernes, le framework est 100% Dockerisé, assurant une intégration « plug & play » dans votre architecture existante. Déployez le Cat comme un conteneur unique aux côtés de services essentiels comme les bases de données vectorielles (par exemple, Qdrant), les runners LLM (par exemple, Ollama, vLLM) et les proxys inverses (Caddy, Nginx), garantissant des performances constantes et une mise à l'échelle aisée dans les environnements de production.

Cas d'Usage

1. Création d'Assistants d'Entreprise Transactionnels : Développez des agents d'IA internes qui vont au-delà du reporting. En utilisant les Tools, l'agent peut interroger votre système CRM ou ERP. Combiné aux Forms, il peut gérer des requêtes complexes et multi-étapes, comme le traitement d'un nouveau ticket ou la collecte de données structurées pour une demande RH, le tout dans un dialogue en langage naturel.

2. Intégration d'IA Conversationnelle dans des Logiciels Existants : Si vous avez une application héritée (comme un site Django ou WordPress) et que vous souhaitez ajouter une couche conversationnelle puissante sans une refonte complète, l'architecture microservice-first et l'API HTTP/WebSocket étendue simplifient grandement cette tâche. Vous pouvez utiliser des clients créés par la communauté dans des langages courants pour diffuser des tokens et des notifications directement dans vos interfaces utilisateur existantes.

3. Création de Bots de Connaissances Spécifiques à un Domaine : Lancez rapidement des chatbots spécialisés pour le support juridique, technique ou la formation interne. En utilisant la fonction de téléchargement de documents, vous entraînez l'agent exclusivement sur des manuels internes, des spécifications techniques ou des directives de conformité. L'Admin Panel vous permet de gérer le contenu de la mémoire et de configurer les LLMs et embedders commerciaux ou open-source spécifiques les mieux adaptés à votre domaine.

Conclusion

Cheshire Cat AI offre la flexibilité architecturale et les fonctionnalités conversationnelles avancées nécessaires pour faire passer vos agents d'IA du concept à la production rapidement et de manière fiable. En priorisant l'intégration facile (Docker), l'extensibilité robuste (Plugins) et la gestion complète du dialogue (Hooks, Tools, Forms), il permet aux développeurs de construire des applications sophistiquées et contextuellement conscientes qui interagissent véritablement avec le monde.