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Le modèle passait des commandes shell comme argument à ask-agent (ask-agent monitor journalctl ...) au lieu de passer du texte. Ajout section "Erreurs INTERDITES" avec exemples ❌/✅ explicites, et reformulation du pattern obligatoire en 2 étapes clairement séparées. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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name: agent-delegation
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description: "Délègue des sous-tâches aux agents spécialisés du cluster Funk via ask-agent. OBLIGATOIRE pour toute analyse de logs, métriques ou monitoring système."
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version: 1.2.0
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author: Funk Lab
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license: MIT
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platforms: [linux]
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metadata:
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hermes:
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tags: [multi-agent, delegation, funk, system, monitor, brain, local]
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# Délégation inter-agents — Cluster Funk
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## Contexte critique
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Tu tournes **EN LOCAL sur `storage-01`**. Ne jamais SSH vers `storage-01` depuis toi-même — toutes les commandes locales (systemctl, journalctl, etc.) s'exécutent directement via Terminal sans SSH.
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## Ce qu'est ask-agent
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`ask-agent` est un **binaire shell** dans `/usr/local/bin/ask-agent`.
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**Signature exacte :**
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```
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ask-agent <agent> "<texte libre — question ou données à analyser>"
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```
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Le deuxième argument est **toujours du texte** (une question ou des données copiées-collées).
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**Ce n'est PAS un wrapper de commandes shell.** Ne jamais passer de commandes comme `tail`, `journalctl`, etc. comme argument.
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## Erreurs INTERDITES
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```bash
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# ❌ FAUX — ask-agent ne reçoit pas de commandes shell
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terminal: ask-agent monitor tail -n 20 /var/log/messages
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terminal: ask-agent monitor journalctl -u litellm -n 20
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terminal: ask-agent monitor /var/log/messages
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# ✅ CORRECT — deux étapes obligatoires
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terminal: journalctl -u litellm -n 20 --no-pager
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terminal: ask-agent monitor "voici les logs litellm : <coller le résultat ici> — y a-t-il des erreurs ?"
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```
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## Pattern OBLIGATOIRE : 2 étapes
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**Étape 1 — Collecter les données** (commande shell normale via Terminal)
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**Étape 2 — Passer le texte à ask-agent** (avec les données collées dans la question)
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```bash
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# Exemple complet — analyse logs litellm
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terminal: journalctl -u litellm -n 20 --no-pager
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# → récupère le résultat, puis :
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terminal: ask-agent monitor "voici les 20 dernières lignes de litellm : <résultat étape 1> — identifie les erreurs"
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# Exemple complet — services en erreur
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terminal: systemctl --state=failed --no-pager
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# → récupère le résultat, puis :
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terminal: ask-agent monitor "services systemd en erreur sur storage-01 : <résultat étape 1> — résume les problèmes"
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# Exemple complet — espace disque
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terminal: df -h /srv/data
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# → récupère le résultat, puis :
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terminal: ask-agent system "est-ce que cette utilisation disque est préoccupante : <résultat étape 1>"
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```
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## Quand utiliser quel agent
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| Situation | Agent |
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|---|---|
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| Analyser logs d'un service systemd | `monitor` |
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| État de santé des services | `monitor` |
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| Résumer une sortie de commande | `system` |
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| Question Linux / formatage / calcul | `system` |
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| Architecture, revue critique, raisonnement complexe | `brain` |
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## Agents disponibles
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| Agent | Modèle | Usage |
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|---|---|---|
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| `system` | Qwen3-1.7B CPU (:1236) | Calculs, formatage, résumés courts, questions Linux |
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| `monitor` | Qwen3-1.7B CPU (:1237) | Analyse logs, métriques, santé système |
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| `brain` | Claude Sonnet 4.6 API | Raisonnement complexe, architecture |
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| `funk-ai` | Qwen3-8B GPU (:1234) | Toi-même — rarement utile |
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## Syntaxe complète
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```bash
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ask-agent <agent> "<question ou données>"
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ask-agent <agent> "<question>" --max-tokens 2000 # pour de longs logs
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ask-agent <agent> "<question>" --system "<contexte>" # avec prompt système
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```
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Toujours via Terminal :
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```
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terminal: ask-agent monitor "les logs que j'ai récupérés : <données> — analyse"
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```
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## Différence avec delegate_task
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- **`ask-agent`** → appel LiteLLM direct, réponse immédiate, pour analyses rapides
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- **`delegate_task`** → spawn d'un agent Hermes complet → pour tâches longues multi-étapes
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Pour le monitoring et les analyses système : **toujours `ask-agent`**.
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## Notes techniques
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- `ask-agent` appelle `http://127.0.0.1:4000/v1/chat/completions`
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- `system` et `monitor` : `/no_think` activé automatiquement → réponse rapide sans raisonnement interne
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- `brain` consomme des tokens API Anthropic — réserver aux cas complexes
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- Timeout : 120s
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