Est-il sûr d'utiliser l'IA agentique ? Pour être honnête, cela dépend de la façon dont vous l'avez configurée, si vous avez restreint la capacité de l'agent à coder sur votre ordinateur et quels fichiers il peut voir. Dans la vidéo d'aujourd'hui, je montre pourquoi vous devriez restreindre l'accès à l'IA agentique, comment utiliser Docker pour "sandboxer" votre agent et comment contrôler quels fichiers votre agent peut voir en utilisant Hermes ✨
https://www.youtube.com/watch?v=OMQo6YMZYzo https://www.patreon.com/cw/wanderlootsDocker Desktop est un moyen facile pour quiconque de créer un "conteneur" pour exécuter du code. Un conteneur est un environnement isolé qui sépare votre agent IA du reste de votre ordinateur. Cette séparation est particulièrement importante pour exécuter le "backend d'exécution", ou le terminal, c'est-à-dire l'environnement de codage de votre IA agentique, car cela peut réduire le risque de comportements malveillants et de fuite de données sensibles de votre ordinateur.
Mais le meilleur, c'est que vous pouvez ensuite facilement "monter" des volumes spécifiques (c'est-à-dire des dossiers ou des fichiers) dans votre conteneur Docker pour contrôler le niveau d'accès de votre agent à vos données. De cette façon, vous êtes toujours en contrôle de ce que vous voulez que votre agent voie et comment vous voulez qu'il utilise ces informations.
Hermes Agent, par Nous Research (
https://hermes-agent.nousresearch.com/), est un harnais d'IA auto-évolutif. Cela signifie qu'il possède des compétences, des outils et des souvenirs qui permettent à l'agent de puiser dans des conversations passées, de codifier le style et les préférences, et de construire des flux de travail personnalisés qui s'améliorent chaque fois que vous les utilisez.
Hermes a une mémoire persistante, ce qui signifie qu'il extrait des informations clés et les mémorise au fil du temps, construisant un profil de vous et de votre façon de travailler. Ces souvenirs sont utilisés pour développer des compétences qui s'améliorent avec le temps à mesure que vous répétez vos flux de travail. Au fil du temps, vous devrez demander à Hermes de faire moins, tout en réalisant plus (sans vous répéter).
Hermes est gratuit et open source, donc vous pouvez être sûr que c'est un agent que vous pouvez utiliser sur le long terme. Vous pouvez facilement vous connecter à des modèles locaux comme Gemma4 ou Qwen via Ollama, afin de pouvoir exécuter votre agent de manière privée et libre. La nouvelle application de bureau facilite plus que jamais le démarrage.
Que vous soyez novice en IA agentique ou que vous soyez confiant dans l'utilisation des harnais d'agents, ce tutoriel passe en revue tout ce que vous devez savoir pour faire fonctionner Hermes pour vous.
Je parle également de la façon dont les compétences et l'architecture d'Hermes font d'Obsidian et du LLM Wiki un compagnon naturel de cet incroyable outil d'IA agentique. Plus sur LLM Wiki ici :
https://youtu.be/n4EVksU_EOsJ'espère que vous apprécierez ! ✨
P.S. J'apprécie énormément vos retours, faites-moi savoir ce que vous en pensez 😊
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Horodatages :
00:00 Que peut-il mal se passer avec l'IA agentique
00:27 Introduction à Docker : Réduire le risque de l'IA agentique
01:41 Démo rapide : Pourquoi les conteneurs sont importants
03:46 Installation et configuration de Docker Desktop
04:28 Faire de Docker votre backend terminal (exemple Hermes)
05:57 Tester l'isolation du conteneur Docker
07:22 Explication du montage de volume de conteneur
08:41 Démo : Montage de volume et accès aux fichiers du conteneur
10:34 Exemple : Coffres Obsidian
12:06 Comprendre les limitations et les risques de Docker
13:52 Avancé : Conteneurs et passerelles
15:15 Prochaines étapes pour utiliser Hermes Agent
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