Intelligence d'Agent IA optimisée en Tokens
AI Agent à microkernel — même budget, laissez votre Agent en faire plus, et mieux.
Routage intelligent, mémoire persistante, sandbox sécurisée, plus recherche et embeddings locaux intégrés.
- Lire la suiteOpenSquilla 0.5.2 version de maintenance 2026-07-29
Une version de maintenance de la ligne stable 0.5 : piloter un tour actif avec des follow-ups du même tour depuis le Web et la CLI, un démarrage plus rapide et une récupération plus sûre, un historique de session qui reste utilisable pendant son chargement, des réglages de provider personnalisé et d'usage restaurés, et des corrections de la sélection de projet desktop et des previews natives d'artifacts HTML. La configuration, les chats, les Agents, la mémoire et les jobs existants sont conservés lors de la mise à niveau depuis 0.5.1.
- Lire la suiteOpenSquilla 0.5.1 version de maintenance 2026-07-28
Une version de maintenance de la ligne stable 0.5 : mode Plan durable, workspaces de projet de première classe, previews d'artifacts plus riches, nouvelles options de provider (Qwen Token Plan, compatible Anthropic), corrections de récupération de profil et de démarrage multiplateformes, et tâches planifiées plus fiables. La configuration, les chats, les Agents, la mémoire et les jobs existants sont conservés lors de la mise à niveau depuis 0.5.0.
- Lire la suiteOpenSquilla 0.5.0 est disponible 🎉 2026-07-23
La première version stable de la ligne 0.5, qui consolide quatre previews et les correctifs depuis. Points forts : Model Ensemble multi-modèle et routing multi-provider, mises à niveau plus sûres avec protection des données de profil, un desktop macOS signé et notarié avec mises à jour in-app, une console de contrôle unifiée avec reporting d'usage et de coût, ainsi qu'un large balayage de fiabilité et des téléchargements pour la Chine continentale.
En action
Démos courtes montrant comment OpenSquilla résout des workflows réels
Démarrage rapide
Quatre chemins pour démarrer — choisissez celui qui vous convient
La voie la plus claire sur macOS et Windows — une app de bureau signée qui embarque la Control UI et le runtime du gateway. Sans Python, sans terminal.
v0.5.2 · signée et notariée.
Téléchargez et installez
Choisissez votre plateforme ci-dessus. Sur macOS, ouvrez le .dmg et glissez OpenSquilla dans Applications. Sur Windows, lancez l'installeur .exe.
Ouvrez OpenSquilla
Lancez l'app. Le gateway embarqué démarre automatiquement — il n'y a rien d'autre à installer.
Terminez la configuration initiale
Au premier lancement, l'onboarding vous guide pour choisir un provider et coller les clés demandées. La Control UI s'ouvre ensuite directement dans l'app.
Déployez une fois, atteignez partout 3
Configurez un Agent, servez vos utilisateurs sur plusieurs canaux
Chaque centime, dépensé là où ça compte
OpenSquilla permet à votre Agent de dépenser moins, de mémoriser plus et de fonctionner en toute sécurité.
Optimisation des coûts
Plusieurs stratégies coordonnées pour maximiser chaque Token
Meilleure qualité
Le routing par ensemble multi-modèle élève la qualité des réponses sur les tours les plus difficiles — au-delà de tout modèle unique
Autres capacités clés
Au-delà du coût et de la précision — MetaSkills, mémoire humaine et sandbox de sécurité, tout est là
Microkernel : noyau minuscule, vaste écosystème
Inspiré des microkernels OS — le moteur central fait le minimum : orchestration et gestion d'état. Tout le reste tourne en plugins en "espace utilisateur". Changer de fournisseur LLM ? Implémentez un Protocol. Ajouter un outil ? 5 lignes de code. Les plugins qui plantent n'affectent pas le noyau ; les mises à jour du noyau ne cassent pas les plugins.
Même budget, densité d'intelligence supérieure
Comparatif point par point avec les frameworks Agent open source équivalents4
| Dimension | OpenSquilla | OpenClaw | Hermes Agent |
|---|---|---|---|
| 🏗️Architecture | ✅ Microkernel à 5 couches séparées, orchestrateur ultra-compact (~100 lignes), toutes capacités en plugins, auto-skip + rollback en cas d'erreur | ⚠️ Écosystème de plugins mature (dizaines d'extensions), frontières claires mais plus de couches | ❌ Boucle principale synchrone monolithique massive (milliers de lignes), toute la logique fortement couplée |
| 💰Optimisation des coûts | ✅ Routage ML + niveaux de raisonnement + isolation cache prompts + skills à la demande — économies multi-stratégies de 60-80% | ⚠️ Modèle principal + chaîne de fallback figés en config, pas de sélection basée sur le contenu | ⚠️ Heuristiques mots-clés + longueur grossières, stratégie de routage unique |
| 🎯Meilleure qualité | ✅ Routage par ensemble multi-modèles — répartit les problèmes difficiles entre plusieurs candidats et agrège leurs réponses, dépassant tout modèle unique (dont Fable 5) ; résultats progressifs et fallback tenant compte du coût qui saute l'ensemble quand un seul modèle suffit | ❌ Appels directs à un seul modèle, pas d'agrégation par ensemble — la précision est plafonnée par le modèle choisi | ⚠️ Le preset Mixture-of-Agents agrège plusieurs modèles — bonne qualité, mais pas de fallback tenant compte du coût : l'ensemble lourd tourne même quand un seul modèle suffirait |
| 🪄Protocole MetaSkills | ✅ Workflows composables + meta-skill-creator pour l'auto-écriture + 10+ MetaSkills intégrées & N+ Skills communautaires récupérées automatiquement + Mode Rêve distille l'usage en nouveaux candidats pendant l'inactivité | ⚠️ Chaînes de skills pilotées par prompt, pas de couche méta-protocole, pas d'auto-évolution ; les nouveaux workflows vivent en docs, pas en objets runtime de première classe | ❌ Pas d'abstraction de workflow réutilisable — le travail multi-étapes est re-prompté depuis zéro à chaque session |
| 💾Système de mémoire | ✅ Vecteur + mots-clés + déduplication + décroissance temporelle + promotion des mémoires actives + migration de schéma auto | ⚠️ A décroissance / promotion / reranking de diversité, mais manque structure cognitive 4 niveaux & consolidation Memory Dream | ⚠️ Recherche par mots-clés uniquement, pas de sémantique vectorielle, mémoire sémantique nécessite intégration externe |
| 🛡️Sandbox de sécurité | ✅ Pas de dépendance Docker — isolation au niveau syscall CPU/mémoire/temps + contrôle réseau 3 niveaux. Compatible serverless | ⚠️ Docker optionnel avec OpenShell comme alternative légère, plus lourd que l'isolation syscall | ✅ Approbation des commandes dangereuses + 6 environnements d'exécution (local/Docker/SSH etc) |
| 💰Suivi des coûts | ✅ Coût réel par appel prêt à l'emploi, hooks de quota pour auto-throttling en cas de dépassement | ✅ Table de prix intégrée, coût écrit dans les métadonnées de session | ✅ Tokens entrée/sortie/cache-read/cache-write/raisonnement suivis séparément |
| 📊Observabilité | ✅ Logs de décision en hash (pas de texte brut, conforme), chaque étape du pipeline instrumentée | ✅ OpenTelemetry natif (en plugin), plug-and-play avec Prometheus/Grafana | ⚠️ Table de session SQLite + compteur d'appels, niveau basique |
| 🧩DX d'extension | ✅ Une classe duck-typed de quelques lignes est un plugin valide — pas de classe de base, pas de package SDK, pas de manifest | ⚠️ Implémenter l'interface dans plugin-sdk + écrire un fichier manifest | ⚠️ Outils auto-enregistrés à l'import (effets de bord implicites) |
Qui bénéficie le plus d'OpenSquilla ?
Ces scénarios obtiennent le meilleur ROI
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