Principe de fonctionnement
La commande slash /boost déclenche un pipeline de raisonnement à la demande qui mobilise plusieurs agents spécialisés. Dès que l'utilisateur saisit /boost suivi d'une description de problème, l'Orchestrateur principal analyse le contexte du workspace, découpe la tâche en sous‑objectifs vérifiables et attribue chaque sous‑objectif à un sous‑agent dédié. Cette décomposition s’applique aux bugs de concurrence, aux optimisations algorithmiques ou aux refactorisations complexes, où une assistance monolithique s’avère insuffisante.
Architecture du pipeline multi‑agents
Le pipeline se compose de trois phases distinctes. La première phase consiste à formuler une stratégie d’exécution ; l’Orchestrateur extrait les métadonnées du dépôt, identifie les dépendances et génère un plan de sous‑tâches. La deuxième phase, intitulée « Parallel execution & verification », répartit les sous‑tâches entre deux familles de sous‑agents : les workstreams d'implémentation (production de code, génération de tests unitaires) et les workstreams d'investigation (analyse de traces, recherche de causes racines, exploration de dépendances) qui opèrent sans modifier les fichiers. Chaque sous‑agent exécute son travail dans un espace mémoire isolé, compile les artefacts et lance les suites de tests locales. La troisième phase agrège les résultats, exécute les tests de régression complets et, en cas d’échec, renvoie les diagnostics à l’Orchestrateur pour une itération supplémentaire. Le processus se poursuit jusqu’à ce que l’ensemble des assertions passent.
Sécurité et gouvernance des sous‑agents
Le système intègre des politiques de permission à portée de workspace. Chaque sous‑agent hérite des règles d’accès aux fichiers et des droits d’exécution définis pour le projet actif, ce qui empêche toute modification non autorisée. Lorsqu’un sous‑agent propose une commande terminale ou une modification hors du périmètre de confiance, une invite d’autorisation apparaît dans l’interface utilisateur, garantissant une validation humaine avant l’application. De plus, l’isolation mémoire empêche le mélange des logs de débogage avec l’historique principal du chat, limitant ainsi la surface d’exposition des informations sensibles.
Cas d’usage et limites observées
Les exemples fournis illustrent la portée du service : optimisation SIMD d’une transposition de matrice, correction d’une condition de course dans un cache de session, implémentation d’un tampon sans verrou pour la télémétrie, ou refactorisation d’un middleware d’authentification vers un modèle asynchrone. Chaque scénario repose sur la capacité du pipeline à itérer rapidement, à valider localement les hypothèses et à livrer un résumé concis des changements vérifiés. Cependant, le texte ne précise pas de métriques de performance (temps de latence, coût de calcul) ni de limites de scalabilité au-delà de « repository‑scale migrations ». L’absence de chiffres empêche une évaluation quantitative de l’impact sur la productivité ou sur la consommation de ressources.
/boost Optimize the matrix transposition algorithm to use SIMD vectorization and benchmark throughput.
