Du simple agent IA au système multi-agents : déploiement en production
Le développeur a commencé par utiliser Claude Code pour automatiser des tâches sur un serveur de production. Le défi ? Des demandes constantes de permissions pour les opérations sur fichiers et réseau. L'option --dangerously-skip-permissions a aidé, mais l'agent ne pouvait pas modifier les configurations de manière autonome.
L'autonomie a été atteinte grâce à tmux pour préserver les sessions et systemd pour le démarrage automatique. Un fichier de service systemd garantissait les redémarrages après les échecs et chargeait le contexte depuis des fichiers :
[Unit]
Description=Claude Code Agent
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=ubuntu
ExecStart=/usr/local/bin/claude --dangerously-skip-permissions ...
Restart=always
RestartSec=5
L'agent aux permissions restreintes gère les tâches liées au blog tout en restant isolé.
Collaboration entre agents pour contourner les limites
Deux instances de Claude Code ont résolu le goulot d'étranglement des confirmations : une demandait les actions, la seconde les validait via tmux. Cela a éliminé la dépendance aux approbations humaines et aux clés API. L'abonnement Claude Max couvre les limites d'utilisation sans consommer de jetons lors des appels API.
L'intégration avec Telegram a révélé des conflits : le serveur MCP officiel ne supportait pas les messages proactifs, et Telethon causait des problèmes de sondage. La solution ? Un bus basé sur tmux utilisant send-keys et des commandes directes claude {text} pour livrer les prompts.
Le bus de messages comme fondation de l’évolution
Un bus de messages construit sur Bun + Hono + Redis Streams assure une livraison au moins une fois grâce aux groupes de consommateurs. Chaque agent dispose de son propre groupe, et les messages sont conservés jusqu’à confirmation.
Sécurité :
- Jetons administrateurs pour la gestion.
- Jetons par agent pour les opérations.
- Jetons d’invitation avec TTL de 1 heure, usage unique.
Routage :
- Direct — vers un agent spécifique.
- Diffusion — à tous les agents.
- Par rôle — selon le rôle.
Supporte SSE pour les mises à jour en temps réel, pub/sub sur canaux thématiques, et les pièces jointes via un stockage partagé. Le champ from est rempli automatiquement à partir du jeton.
Attribution de rôles avec des archétypes Naruto
Les agents ont été nommés d’après des personnages du lore Naruto pour clarifier leurs rôles et les distinguer des opérateurs humains :
- Naruto : Orchestrateur, attribue les tâches.
- Sasuke : Compte utilisateur Telegram, surveille les groupes.
- Itachi : Claude Code basé console sous WSL pour les tâches complexes.
- Shikamaru : Conseiller stratégique sur Claude Desktop Opus.
Agents d’infrastructure :
- Kakashi (Sonnet) : Chef d’équipe.
- Gai : Gère les tâches rapides.
- Shino : Chef qualité.
- Hinata : Tests.
- Ibiki : Audits sécurité.
- Kiba + Akamaru : Surveillance.
- Mira : Accès aux systèmes externes.
- Jiraiya : Logs et base de connaissances.
Intégrations : Yonote, Yandex Tracker, Yandex Calendar, Bitrix24.
Délégation d’apprentissage dans un environnement multi-agents
Au départ, les agents exécutaient les tâches indépendamment, ignorant la délégation. Une ingénierie itérative de prompts a développé progressivement cette compétence :
- Naruto vérifie la disponibilité de l’équipe avant d’attribuer une tâche.
- Kakashi délègue les tâches simples à Gai.
Le comportement reflète la gestion humaine : la délégation nécessite une formation explicite, car l’exécution autonome reste le chemin de moindre résistance pour les LLM.
Architecture finale et limites
Système : 12 agents, tableau de bord web avec logs, alertes, recherche de messages, rappels. Développé en interne en une semaine, 67 commits.
Non implémenté : appels téléphoniques, contournement des captchas, avatars pour appels vidéo.
Principales leçons :
- Les systèmes multi-agents évoluent naturellement en résolvant des problèmes concrets.
- tmux + send-keys bat les protocoles MCP.
- La confirmation mutuelle entre agents supprime la dépendance à l’humain.
- L’abonnement Claude Max réduit les coûts API.
- La délégation demande une formation itérative — tout comme chez les humains.
— Editorial Team
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