Un modèle, un profil, un harnais
Le fournisseur donne accès à des ressources d’inférence. Le modèle réalise un usage. Le profil organise ces choix. Un harnais exécute uniquement une tâche : il ne reçoit jamais le round conversationnel. Le chat utilise son contrôleur interne et la ressource de conversation.
Quatre niveaux texte, des ressources spécialisées
| Niveau | Usages |
|---|---|
| Ultra low | Mécanismes Dream utilisant un modèle |
| Low | Dispatcher et conversation |
| Standard | Exécution standard, suivi des Goals et Briefing conservé |
| High | Exécution high, Planner et Lab |
L’effort de raisonnement se règle séparément. Vision, documents, embeddings, images, transcription, analyse audio/vidéo et générations de médias ont leurs sélections dédiées. La voix se choisit sur l’agent ou l’utilisateur.
Un profil explicitement sélectionné est exclusif : une ressource manquante n’est pas prise silencieusement dans un autre profil. Sans sélection spécifique, l’agent ou l’humain suit le profil courant.
Connecter et gérer les fournisseurs
Testez une connexion, découvrez ses modèles et choisissez les ressources utilisées. Le catalogue peut conserver modalités, contexte et tarifs disponibles ; les coûts inconnus ne deviennent pas nuls. Ollama permet aussi la gestion des modèles prévue par son bridge.
| Famille | Intégrations présentes |
|---|---|
| Texte et multimodal selon ressource | OpenAI, Anthropic, Gemini, OpenRouter, Mammouth AI, DeepSeek, Fireworks, Groq, Mistral |
| Autres catalogues d’inférence | Together, Cerebras, xAI, NVIDIA, Hugging Face, Cohere, Perplexity |
| Voix et médias | ElevenLabs, Google Cloud TTS, Azure Speech, SunoAPI.org, BytePlus LAS |
| Modèles locaux et métadonnées | Ollama ; models.dev pour enrichir les informations |
Les comptes, modèles et modalités réellement proposés dépendent du fournisseur. Une authentification personnelle par code d’appareil, lorsqu’elle est prise en charge, reste liée à son propriétaire humain.
La passerelle adapte les paramètres aux contrats du fournisseur et de son endpoint. Un refus explicite avant génération peut autoriser le retrait du seul réglage optionnel concerné, puis un essai borné. Un timeout ou un flux partiel ne déclenche pas ce retrait ; messages, outils, budgets et format de sortie restent conservés.
Choisir le harnais de chaque agent
| Harnais | Place dans Galaris |
|---|---|
| Interne Pydantic AI | Exécution native, planification, outils différés et checkpoints d’effets |
| Hermès | Runtime autonome par agent, mémoire commune et skills projetées |
| Claude Agent | SDK par agent, passerelle Anthropic et MCP Galaris |
| Codex | Runtime géré, outils et télémétrie adaptés au contrat commun |
| DeepSeek Harness | Instance DSH avec adaptation de l’exécution et du streaming |
| Distant compatible Chat Completions | URL, modèle, authentification et capacités du serveur configuré |
Administrer le cycle de vie
Selon le provider, consultez état, erreurs, logs et fichiers ; provisionnez, démarrez, arrêtez ou mettez à jour le runtime. Les opérations longues sont suivies. Les tâches inachevées peuvent bloquer un changement d’environnement.
La sélection d’un harnais conteneurisé ne le provisionne pas automatiquement. Les providers externes admettent actuellement un run simultané par instance. Les garanties du harnais interne ne s’étendent pas automatiquement à chacun.
Architecture · Passerelles API · Comparer les approches
Des modes correspondant au harnais choisi
| Harnais | Modes disponibles |
|---|---|
| Interne | Exécution standard, exécution high, plan high |
| Hermès, Codex, Claude Agent, DeepSeek Harness gérés | Exécution standard et high |
| Serveur compatible générique | Exécution standard |
Les quatre runtimes gérés utilisent actuellement la passerelle de modèles Galaris. Une option de raisonnement native du SDK ne suffit pas à rendre high disponible. Briefing reste désactivé dans les politiques courantes, tout en restant consultable dans les historiques et testable au Lab. Le Dispatcher choisit uniquement parmi les modes permis ; un choix unique évite un appel de routage au modèle.
L’administration configure les politiques et limites par provider. Les capacités effectives combinent implémentation, configuration et vérification de la cible. Un arrêt demandé reste distinct d’un arrêt distant confirmé.
La connexion personnelle ChatGPT exige un consentement explicite enregistré pour son propriétaire. Le révoquer bloque les appels, même si l’authentification demeure connectée.
Entrées multimodales natives du moteur interne
Images, audios, vidéos et PDF joints peuvent être fournis directement au modèle, dans le chat et les Tasks utilisant le moteur interne. L’éligibilité croise les capacités déclarées du modèle, le type MIME et ce que le transport sait effectivement sérialiser.
Les entrées audio/vidéo utilisent le même modèle via le protocole compatible ; la vidéo exige un adaptateur fournisseur déclaré. Le support ne s’étend pas automatiquement aux harnais externes. Les droits, la taille et un budget total sont vérifiés ; refus et formats incompatibles sont signalés au modèle. Détails du parcours média.
Mesurer les écarts avant de choisir
Un changement de modèle ou de harnais mérite d’être évalué sur vos propres usages. Le Lab permet de comparer les modèles et les configurations des mécanismes sur les mêmes cas : résultats, stabilité, temps et coûts disponibles. Complétez ces mesures par un essai du harnais retenu avec ses outils et ses capacités propres.
Changer de moteur en conservant vos connexions dans le hub
Hermès Agent, DSH (DeepSeek Harness), Codex, Claude et le harnais interne peuvent consommer les outils autorisés de l’agent. Vous configurez les serveurs MCP et leurs fonctions dans Galaris ; le moteur reçoit la projection adaptée à ses droits et à son contexte d’exécution. Les capacités et modalités de reprise restent propres à chaque moteur.
Par exemple, Telegram peut porter la demande, Hermès exécuter la tâche et un MCP Notion configuré dans Galaris fournir les opérations sur les pages. Ce choix de moteur n’impose ni l’interface de discussion ni l’espace documentaire. Voir la composition et ses prérequis.
Explorer l’écosystème compatible avec Galaris : fournisseurs d’inférence, messageries, harnais et services, avec leurs sites de référence.