✦Orchestrateur natif Claude Code · Thompson Sampling · Zéro dépendance
Orchestrate.
Learn. Ship.
Le coordinateur adaptatif pour Claude Code.
Mémoire persistante. Routing intelligent. Production-ready.
Built byByARMS
Le coordinateur adaptatif pour Claude Code.
Mémoire persistante. Routing intelligent. Production-ready.
Pas un wrapper. Un coordinateur autonome avec mémoire, apprentissage et sécurité intégrés.
Chaque couple (phase, agent) maintient une distribution Beta(α, β). α = succès cumulés, β = échecs. L'agent avec le θ le plus élevé est sélectionné — la distribution se met à jour après chaque run, affinant le routing en continu.
Node.js 22+ uniquement. node:sqlite, node:crypto, node:http — tout natif. Aucun npm install en production.
HMAC-SHA256 sur tous les plugins. JWT one-time tickets. CSP nonce dynamique. Rate limiting intégré. Ed25519 federation (ADR-013).
Trajectoires, insights, méta — tout persiste dans node:sqlite natif. TF-IDF embeddings + RRF+MMR retrieval pour le recall (ADR-012).
Phases parallélisables via graphe acyclique dirigé. Topologie parallel_mesh, séquentielle ou hybride — selon la complexité détectée (ADR-002).
Plugins signés HMAC, hot-reload, isolés. Étendez ADA sans toucher au core. Versionnés et audités à chaque chargement (ADR-005, ADR-011).
Dashboard embarqué sur :7821. Métriques, runs actifs, graphes Thompson — accessible sans dépendance externe (ADR-007).
Backpressure natif via node:events. Sortie des agents streamée au fur et à mesure — pas d'accumulation mémoire en attente de fin de run (ADR-010).
Graphe de connaissances projet via Graphify (ADR-014). Entités, relations, clusters — le contexte traverse les sessions et s'enrichit automatiquement.
4 étapes automatiques. Vous décrivez la tâche, ADA orchestre le reste.
ADA analyse votre prompt via un classifieur TF-IDF léger. Résultat : mode (solo / pipeline), tier recommandé (haiku / sonnet / opus), profil d'agents. Tout en local, sans API externe.
Pour chaque phase, ADA sample θ ~ Beta(α, β) pour chaque agent candidat. Celui avec le θ le plus élevé remporte la phase. Si mode=solo, un seul agent est activé — pas de fan-out injustifié.
Avant chaque spawn, ADA injecte les micro-lessons du ReasoningBank pour ce type de phase ainsi que les conventions projet depuis le bank de connaissances.
Le hook Stop met à jour Beta(α, β), stocke la trajectoire dans SQLite, extrait les insights. La prochaine tâche similaire bénéficie de cet apprentissage. Chaque run améliore le suivant.
ADA détecte le profil depuis les mots-clés du prompt. Solo par défaut — fan-out uniquement sur détection pipeline.
| Prompt contient | Profil | Agents activés |
|---|---|---|
nestjsnext | fullstack | nestjsnextjsdb |
drfdjangopython | backend-drf | drfdbtester |
frontendreactui | frontend | nextjsux-designerreviewer |
nestjs seul | backend-nestjs | nestjsdbtester |
dockerdeployci | devops | devopssecurity-auditorreviewer |
reviewauditperf | review | reviewersecurity-auditorperformance-analyst |
llmagentmulti-agent | ai-engineer | ai-engineeragent-architectmemory-engineer |
architectureconception | strategy | feature-architectdevils-advocateapi-designer |
react nativeexpo | mobile-rn | react-nativeapi-designerreviewer |
saasbootstrapstartup | saas-builder | technical-architectdbdevops |
classify retourne mode=pipeline. Sinon 1 agent solo. Le fan-out injustifié coûte ~2,5× tokens sans gain de qualité mesuré.Thompson Sampling choisit automatiquement le tier selon la complexité détectée et l'historique des runs.
| Tier | Modèle | Cas d'usage | Coût relatif |
|---|---|---|---|
| 1 | claude-haiku-4-5 | Vérification, coverage, tâches simples | 🟢 Faible▼ |
| 2 | claude-sonnet-4-6 | Frontend, specs, tâches standard | 🟡 Moyen▼ |
| 3 | claude-opus-4-8 | Backend complexe, review, architecture | 🔴 Élevé▼ |
Une commande pour démarrer. Zéro config. Mémoire active dès le premier run.