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COS - Local-first cognitive OS for constrained hardware. Bambara NLP, financial assistant, modular AI agents. # COS — Cognitive Operating System > Un noyau cognitif local-first, modulaire et indépendant du modèle, conçu pour tourner sur du matériel contraint (CPU, sans GPU dédié). ## Pourquoi ce projet La plupart des frameworks d'agents sont pensés pour le cloud avec GPU. Ce projet part d'une contrainte inverse : faire tourner un système cognitif complet — mémoire, planification, vérification, apprentissage sans fine-tuning — sur un poste local, avec un cas d'usage réel ancré dans le contexte malien (assistant financier WhatsApp, traduction Bambara, outils pour développeurs). Le projet ne cherche pas à réinventer ce qui existe déjà ; il compose avec des briques connues et concentre l'effort sur ce qui manque encore : l'optimisation du chemin critique sur CPU local, avec des budgets de latence mesurés. ## État actuel **v0.1 MVP en cours.** Voir ROADMAP.md pour les jalons et CAHIER_DES_CHARGES.md pour la spécification complète. ## Prérequis - Python 3.10+ - Ollama installé et démarré - Modèles Ollama recommandés : ```powershell ollama pull qwen2.5:7b ollama pull qwen2.5:14b ``` ## Installation rapide (Windows) ```powershell cd "c:\Users\USER\Desktop\ARGUS Core" python -m venv .venv .\.venv\Scripts\Activate.ps1 python -m pip install -r requirements.txt ``` ## Démarrage du serveur ```powershell cd "c:\Users\USER\Desktop\ARGUS Core" .\.venv\Scripts\Activate.ps1 python -m app.main ``` Le serveur démarre alors sur localhost. ## Démo MVP ### 1) Démo locale sans Ollama ```powershell cd "c:\Users\USER\Desktop\ARGUS Core" .\.venv\Scripts\Activate.ps1 python -m app.demo_flow --prompt "Explain how to list files in Python" --mock ``` ### 2) Exemple d'appel API ```powershell curl -X POST "localhost" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"text\":\"List files in Python using os.listdir\",\"layer\":\"working\"}" ``` ```powershell curl "localhost" ``` ```powershell curl -X POST "http …