GNETICS OPS
Mémoire opérationnelle pour systèmes IA.
OPS est une couche d'exécution memory-first pour agents IA. Elle capture les patterns opérationnels, les workflows structurés et les contraintes runtime, pour que vos agents arrêtent de dériver et arrêtent d'oublier.
Une seule couche mémoire, partagée entre chaque session, chaque agent, chaque projet. Votre agent débarque sur une nouvelle tâche en connaissant déjà vos conventions, vos décisions passées, les patterns qui ont fonctionné et ceux qui n'ont pas.
Demander la bêta{
"id": "OP-pattern-127",
"trigger": "nginx config edit",
"steps": [
"backup original (sudo cp -a)",
"write new config under /home/user/*",
"sudo nginx -t",
"if ok → sudo nginx -s reload",
"if fail → restore backup"
],
"stop_conditions": [
"nginx -t exit != 0",
"backup missing"
],
"validated": true,
"occurrences": 14
}
ops › // agent pulls this before every related task
ops › ✓ context restored · 0 re-explanation needed
Ce qu'OPS fait vraiment.
Architecture memory-first
Le contexte survit aux sessions, aux machines, aux agents. Fini les cold starts.
Patterns opérationnels
Recettes d'exécution structurées, pas du prompt libre. Rejouables, auditables.
Stop conditions
Votre agent sait quand s'arrêter. Tests qui échouent? Lock pris? Backup absent? Stop.
Readiness checks
Chaque action destructrice est filtrée derrière une précondition vérifiable.
Playbook fallback
Si la mémoire reste silencieuse, l'agent tombe sur un plan connu. Jamais d'improvisation.
Trace d'audit
Chaque lecture, écriture, action journalisée. Zéro magie silencieuse.
Quatre étapes. Une couche mémoire.
OPS se place entre vos agents IA et votre travail. Chaque agent lit avant d'agir, écrit après. La mémoire grandit. Les erreurs ne se répètent pas.
Capter
Chaque workflow réussi, chaque bug résolu, chaque pattern approuvé est sauvegardé comme un enregistrement structuré.
Indexer
Les patterns sont taggés, catégorisés, rendus cherchables par déclencheur, projet et résultat.
Rappeler
Avant chaque tâche, les agents interrogent la mémoire. Ils obtiennent le pattern correspondant, les stop conditions, les avertissements.
Faire respecter
Le runtime guidance s'assure que les agents suivent le pattern. La dérive est captée. Les actions destructrices sont filtrées.
Où OPS prouve sa valeur.
Développement multi-sessions
Votre agent se souvient des conventions de votre projet, de vos décisions passées, des bug fixes que vous avez déjà livrés. Une nouvelle session démarre en plein contexte, pas à zéro.
Réponse autonome aux incidents
Quand un agent rencontre un pattern d'erreur connu, il applique le fix éprouvé. Les stop conditions empêchent la cascade. Les erreurs inconnues déclenchent une revue humaine.
Onboarding de nouveaux agents
Un nouvel agent hérite instantanément de la mémoire de l'équipe. Pas de réentraînement. Pas de redécouverte des contraintes. La connaissance institutionnelle est la couche mémoire.
Workflows longue durée
Pipelines qui s'étendent sur des jours ou des semaines. Chaque étape écrit en mémoire. Chaque retry relit. Continuité sans state machine à maintenir.
Questions fréquentes.
Est-ce qu'OPS est une base vectorielle?
Non. OPS stocke des patterns opérationnels structurés avec un schéma strict (déclencheurs, étapes, stop conditions, validation). C'est cherchable par tag, par projet, par rôle, pas juste par similarité sémantique.
Ça marche avec mon modèle?
N'importe quel modèle qui peut appeler une API HTTP. On teste beaucoup avec Claude (Sonnet, Opus) et les modèles GPT. La mémoire est indépendante du modèle.
Où vit la mémoire?
Sur votre infrastructure ou sur la nôtre. Le self-hosting est disponible pour les partenaires d'accès anticipé. Le schéma est ouvert.
En quoi c'est différent d'un long system prompt?
Les prompts longs compétitionnent avec votre tâche pour le contexte. OPS ne retourne que les patterns pertinents à l'action en cours, gardant le contexte propre et le signal fort.
Vous voulez OPS dans votre stack?
L'accès anticipé est ouvert aux builders qui utilisent Claude Code, Cursor ou des agents autonomes.
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