L'agent IA open source avec mémoire persistante et outils pour le web, le code et les fichiers. Entièrement autonome en interne, ou avec des modèles du cloud.
12 700+ téléchargements·Open source, AGPL-3.0·macOS, Windows et Linux
VAF tourne sur votre machine, sur votre propre serveur ou comme framework dans votre code. La mémoire et les clés restent là où travaille l'agent.
Installez, connectez-vous : l'agent est dans sa propre fenêtre.
VAF tourne comme hôte sur votre propre serveur, joignable à votre propre adresse plutôt qu'à travers une plateforme hébergée.
Un seul import apporte l'agent complet, avec mémoire, outils et sous-agents. Vos propres outils sont de simples fichiers Python ; les serveurs MCP se branchent par-dessus.
Vous formulez la demande en langage courant ; l'agent principal planifie le travail et délègue chaque partie aux sous-agents spécialisés ci-dessous.
L'agent apprend vos outils, s'imprègne de vos documents et continue pendant que vous faites autre chose. Sur votre propre machine.
Les documents entrent en entier dans la mémoire à long terme, contrats et rapports de plusieurs centaines de pages compris. Ce que l'agent en a appris est disponible dans chaque conversation suivante, pas seulement celle où le fichier est arrivé.
À heures fixes ou en continu en arrière-plan, sans surveillance. Une fois le 23 à midi, chaque jour à 17 h, ou sans s'arrêter. Le résultat est prêt quand l'exécution se termine.
L'agent s'approprie de nouveaux outils par lui-même, y compris les vôtres : il les exécute, lit les résultats et s'ajuste jusqu'à savoir s'en servir seul. Chaque exécution le rend plus sûr.
Modèle local, serveur à vous, ou une clé API pour tous les fournisseurs. Où vivent les données et quel modèle travaille, c'est vous qui décidez. Sans abonnement par utilisateur.
L'agent découpe la tâche en étapes et délègue ce qui peut tourner en parallèle. Un protocole agent-à-agent lui permet de travailler aux côtés d'autres instances — et d'agents d'autres fournisseurs comme Claude, Codex ou OpenCode.
Ce que signifie exécuter un agent sur sa propre machine, et pourquoi le local-first compte pour la confidentialité, les coûts et le contrôle.
Lire l'article →L'application de bureau tourne sur ce framework, et vous construisez sur les mêmes primitives. Installez-le depuis PyPI et publiez par-dessus vos propres agents, outils et produits.
Votre machine. Vos données.
Votre agent.
VAF a besoin de modèles pour le texte, la vision et la voix. D'ordinaire, cela veut dire un compte chez chaque fournisseur, des clés câblées à la main, une facture par fournisseur et aucune vue d'ensemble. L'API Veyllo réunit tout cela en une clé et une facture.
Deux étapes : clonez le dépôt et lancez l'installateur. Vous choisissez la plateforme ; VAF met en place le reste : runtime de conteneurs, Python et Node.
Lisez le code, suivez les commits et ouvrez des issues qui parviennent directement aux développeurs.
VAF's daily spend limit stopped too late because the cached share went uncounted on Anthropic; 0.1.0a26 counts it.
A fresh install of 0.1.0a24 never gets past the splash screen; 0.1.0a25 builds the interface and frees the next update too.
In 0.1.0a23 a foreign client joins with one standard-library file; the sha256 and CA fingerprint in the invitation are what verify it.
L'application de bureau installe tout ce qu'il lui faut ; l'API Veyllo fournit les modèles.
