Guides pratiques

Des recettes orientées tâche. Chacune résout un problème unique et concret.

Installer et exécuter

Installer l'application de bureau : téléchargez un installeur prêt à l'emploi et lancez l'application, sans build à réaliser.
Installer et exécuter le runtime : compilez depuis un checkout et obtenez un daemon (ainsi que l'application de bureau en mode développement) qui exécute un agent.
Tirer le meilleur parti de l'inférence locale : comment le moteur llama-server embarqué sert des modèles GGUF locaux, et comment l'alimenter.

Écrire un outil : une fonction Python qu'un agent appelle, déclarée avec @tool et accordée dans le manifeste du paquet.
Écrire un workflow : des étapes que vous écrivez en Python, chacune confiant un travail à un agent, à un autre workflow ou à l'utilisateur.
Faire planifier un agent d'abord : faites écrire à un agent les étapes d'une tâche avant qu'il n'agisse.
Tester vos outils et vos workflows : testez-les unitairement face à un contexte simulé, puis évaluez des tâches complètes face à un runtime réel.
Empaqueter et distribuer : construisez, signez, installez et partagez une archive .apo.

Intégrer via le contrat de pilotage : pilotez le runtime depuis une application hôte via l'API HTTP.
Intégrer par fédération : exposez votre produit sous forme d'outils MCP et laissez un agent écrire en retour via votre API REST.
Configurer un client OAuth Google : enregistrez votre propre client dans la console Google Cloud, étape par étape, pour faire fonctionner le connecteur Gmail, Calendar et Drive. Microsoft 365 ne nécessite pas d'équivalent.
Garder un humain dans la boucle : arrêtez un workflow sur une question, et sachez ce qui demande une approbation de lui-même.
Auditer et vérifier une exécution : lisez la piste d'audit et vérifiez le journal.
Déployer en production : exécutez Apollia comme un service managé avec TCP, authentification et TLS.