Sauvegarde de l'arbre de travail en cours (persistance P8, conversations
C-series, write-portal frontend, médiation d'entrée) avant d'attaquer le
support de la délégation inter-agents pour les profils Codex.
Le round-trip inter-agent question/réponse est couvert sans tokens par
les tests loopback existants (state::mcp_e2e_loopback_tests).
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Range le resumable_id du moteur par (conversation, provider) dans
providers.json, support de reprise non exclusif (le handoff reste la source de
fidélité au swap cross-profile) — §19.2/§19.3.
- domaine : port ProviderSessionStore (get/set par provider)
- infra : FsProviderSessionStore — providers.json map plate, set en
read-modify-write atomique (tmp+rename) sérialisé par conversation
(coexistence multi-providers garantie), get absent ⇒ None, corrompu ⇒
StoreError::Serialization
Tests : 6 cas P5 (coexistence claude+codex, 12 set concurrents sans perte,
corruption, isolation) ; cible conversation_log 30 verts, suites complètes
sans régression.
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Expose l'orchestration IdeA comme serveur MCP par-dessus le même
OrchestratorService::dispatch, avec repli fichier .ideai/requests pour les
CLI sans MCP. v3 réduite à la surface MCP : la messagerie inter-agents et la
corrélation requête↔réponse étaient déjà résolues par §17 (send_blocking).
- M0 capacité MCP sur le profil (McpCapability/McpConfigStrategy/McpTransport)
- M1 injection conf MCP au LaunchAgent + prose adaptée selon la surface
- M2 serveur/adapter MCP (JSON-RPC 2.0 maison ; outils idea_*) + ListAgents
- M3 câblage par projet (registre mcp_servers jumeau du watcher)
- M4 observabilité UI : OrchestratorRequestProcessed.source = file|mcp + badge
Trois portes d'entrée (fichier, MCP, UI) → un seul dispatch ; aucun nouveau
port applicatif ; MCP confiné à l'adapter infra. Tous lots verts (cycle §3).
Cadrage : .ideai/briefs/orchestration-v3-cadrage.md ; ARCHITECTURE.md §14.3.
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infrastructure/src/session/ : machinerie de process générique (paramétrable par
la commande = seam d'injection du fake CLI), adapters ClaudeSdkSession/
CodexExecSession avec parsing ISOLÉ par adapter (parse_event), factory
StructuredSessionFactory (routage par structured_adapter), FakeCli scriptable +
harnais de conformité Liskov assert_agent_session_contract.
Incarnation « un run par tour » (send relance claude -p / --resume <id>,
continuité via conversation_id — colle au pivot reprise B).
Tests : 41 contre le FAKE CLI (jamais le vrai claude/codex), workspace vert.
Points en attente des spikes S1/S2 (format réel) — n'impactent que parse_event :
- mapping JSON→ReplyEvent Claude (S1) et Codex (S2) sur schémas SUPPOSÉS ;
- Claude multi-blocs : parse_event ne garde que le 1er bloc (à corriger si Claude
émet plusieurs blocs/message — confirmer S1) ;
- flux sans Final : permissif côté adapter, l'erreur est gérée par send_blocking
(consommateur). À reconfirmer côté UI streaming (D4).
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- LOT C2 (§14.5.3) : use cases de configuration des embedders déclaratifs
(List/Save/Delete + DescribeEmbedderEngines : modèles ONNX recommandés,
environnement local détecté, stratégies compilées). UI EmbedderSettings.
- LOT C3 (§14.5.5) : suggestion contextuelle best-effort à l'activation quand la
mémoire dépasse le budget de recall sans embedder configuré (event
EmbedderSuggested, anti-spam 1×/session, « ne plus demander »).
- Contexte projet partagé .ideai/CONTEXT.md (model-agnostic) injecté à tous les
agents/profils au lancement, avant la persona. UI ProjectContextPanel.
Tests : backend workspace vert (0 échec) ; frontend 306/306.
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Remplace les StubEmbedder pour les stratégies localServer/api/localOnnx par de
vrais moteurs, chacun derrière une feature cargo off-by-default — la posture
fondatrice « rien d'imposé, zéro dépendance » (défaut none → rappel naïf) reste
byte-for-byte inchangée.
C1a (feature vector-http, reqwest rustls optional):
- HttpEmbedder couvrant localServer (Ollama/llama.cpp) et api (OpenAI/Voyage…),
payload OpenAI-compatible /v1/embeddings, ordre restauré par index, bearer
token lu via env var (jamais en clair), timeout client 30s.
- detect_ollama() pour la détection de l'existant (C3).
C1b (feature vector-onnx, fastembed v5 optional):
- OnnxEmbedder en-process (e5-small, dim 384), init paresseuse + spawn_blocking,
cache modèle sous <app_data>/embedders/onnx — aucun download au build ni au
first-run, uniquement à la demande au 1er embed.
- Catalogue RECOMMENDED_ONNX_MODELS + ONNX_CACHE_SUBDIR + onnx_model_is_cached
exposés (sans feature) pour la config (C2) et la popup (C3).
embedder_from_profile(profile, onnx_cache_dir) dispatche feature-gated ; sans la
feature, retombe sur StubEmbedder (Unsupported) → fallback naïf via
AdaptiveMemoryRecall. Composition root (build_memory_recall) propage le cache dir.
Tests: 10 HTTP + 6 ONNX (dont 2 #[ignore] download réel) + 26 vectoriels, verts
en défaut, --features vector-http et --features vector-onnx.
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Base de connaissance persistante par projet, indépendante de tout modèle/CLU
et de git. Cadrage archi en §14.5 (ARCHITECTURE.md), cycle Archi→Dev→Test.
LOT A — étage 1 (.md, source de vérité)
- domaine: entité Memory (+ MemorySlug, MemoryType, MemoryFrontmatter,
MemoryLink, MemoryIndexEntry), liens [[slug]], index MEMORY.md dérivé
- port MemoryStore + MemoryError, adapter FsMemoryStore (.ideai/memory/)
- application: 7 use cases (Create/Update/List/Get/Delete/ReadIndex/
ResolveLinks), From<MemoryError> for AppError
- app-tauri: commandes + DTO, events MemorySaved/MemoryDeleted
- suppression de la variante morte DomainError::MalformedFrontmatter
LOT B — rappel adaptatif (étage 1)
- port MemoryRecall + MemoryQuery, adapter NaiveMemoryRecall (troncature
au budget de tokens, court-circuit budget-0), use case RecallMemory
LOT C — étage 2 vectoriel (structure complète, zéro dépendance lourde)
- port Embedder + EmbedderError, profils déclaratifs EmbedderProfile/
EmbedderStrategy (embedder.json)
- VectorMemoryRecall (cosinus, cache .ideai/memory/.index/ gitignoré)
- AdaptiveMemoryRecall (bascule pure should_use_vector), défaut none
- HashEmbedder (déterministe, tests), StubEmbedder (onnx/server/api)
Tests: 57 binaires verts, build + clippy --workspace sans warning.
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Permet de recharger la conversation CLI précédente de chaque cellule à la
réouverture du projet, de façon universelle (indépendant du modèle/CLI).
- profil AgentRuntime: bloc déclaratif optionnel `session { assignFlag, resumeFlag }`
- LeafCell: `conversationId` (persistant, distinct du SessionId PTY) + `agentWasRunning`
- runtime: SessionPlan (None/Assign/Resume) + composition pure des args
- LaunchAgent: décide Assign vs Resume, génère l'UUID, remonte l'id assigné
(persistance par l'appelant via setCellConversation — découplage SRP)
- close: SnapshotRunningAgents fige `agentWasRunning` avant le kill-all
(statut clot/en cours universel, sans parsing CLI)
- SessionInspector: port optionnel best-effort + adapter ClaudeTranscriptInspector
- popup de reprise par cellule (statut + sujet/tokens si dispo), intercalée
avant le Resume auto, jamais sur le chemin reattach
fix(terminals): sérialise les écritures PTY (file FIFO par handle) — corrige
les caractères mélangés/accents dus au réordonnancement des invoke Tauri concurrents
fix(layout): l'opération `move` préservait mal les champs du leaf (perdait `agent`)
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