goose exécute les tâches avec les outils connectés et le modèle choisi. Ce projet open source, créé chez Block puis transféré à l'Agentic AI Foundation, propose une application, un CLI et des possibilités d'intégration par programmation.
Agent pour l'environnement de travail
goose sert à modifier le code, traiter des données et réaliser d'autres tâches auxquelles une réponse textuelle ne suffit pas. Il s'exécute sur l'ordinateur de l'utilisateur et utilise les outils connectés : il lit des contenus, effectue des opérations et renvoie le résultat dans le contexte de la session. Les actions disponibles dépendent de la configuration des extensions.
Le projet a changé d'organisation d'accueil : le dépôt officiel de Block redirige vers l'organisation AAIF et la documentation est publiée sur goose-docs.ai. Il s'agit de la suite de l'agent open source d'origine, pas d'un second produit à ajouter au catalogue. Les anciens liens peuvent passer par une redirection ; pour l'installation, partez du guide officiel actuel.
Des recettes réutilisables
Les recettes décrivent un processus en YAML : instructions, paramètres, extensions et autres éléments nécessaires. Elles sont utiles pour une tâche répétée avec des données d'entrée différentes. Au lieu de copier une longue conversation, l'équipe conserve une configuration compréhensible et la vérifie comme n'importe quel document de travail.
Par exemple, il faut comparer deux petits comptes rendus d'exécution des tests et dresser la liste des nouvelles erreurs. Dans la recette, précisez les fichiers, le format du résultat et l'interdiction de modifier les originaux. Indiquez séparément que l'absence d'une ligne dans le rapport ne signifie pas que le test a réussi. Vérifiez ensuite chaque nouvel échec dans l'enregistrement source avant de transmettre la synthèse à vos collègues.
Extensions et configuration des modèles
Les extensions MCP relient l'agent aux bases de données, dépôts, navigateurs et autres systèmes. Un serveur connecté peut disposer de droits d'écriture : il faut donc l'évaluer comme un véritable outil. Pour le premier essai, limitez la tâche à la lecture de données de démonstration, puis ajoutez des actions au besoin.
goose prend en charge plusieurs fournisseurs et les modèles locaux via Ollama. Le logiciel open source est gratuit ; l'inference dans le cloud et les services externes se paient séparément. Une configuration locale exige un modèle et un matériel adaptés. Le fait que le client de bureau s'exécute sur l'ordinateur ne signifie pas que toutes ses requêtes y restent.
Comment intégrer et vérifier
La plateforme officielle décrit une application, un CLI et une API d'intégration. Il s'agit d'un accès par programmation à l'agent lui-même, pas seulement d'un appel à un modèle tiers. Pour une intégration donnée, vérifiez l'interface prise en charge, la gestion des sessions et les autorisations des outils dans la documentation actuelle.
Une automatisation en plusieurs étapes peut produire un texte plausible après une erreur partielle. Demandez donc la liste des fichiers utilisés, les étapes explicitement inachevées et un livrable vérifiable. Pour le code, examinez le diff et les tests ; pour les données, contrôlez le nombre d'enregistrements en entrée et les résultats d'un échantillon de contrôle.
L'application de bureau goose propose aussi une inference locale intégrée : elle télécharge un modèle adapté et l'exécute dans l'application. Cette option se distingue d'un accès à Ollama Cloud. Avant de la choisir, vérifiez la mémoire disponible et la capacité du modèle à appeler les outils nécessaires à votre recette.
Pour quelles tâches convient-il
- Automatiser les tâches répétitives avec des recettes
- Traiter les fichiers locaux avec des outils
- Connecter les extensions MCP
- Intégrer l'agent open source dans un processus de travail
Les points forts
- Projet open source avec application et CLI
- Recettes portables avec paramètres
- Modèles locaux et intégration logicielle
Limites
- Les autorisations de chaque extension se configurent séparément
- Les modèles cloud et les systèmes externes peuvent être payés séparément
- La recette ne garantit pas l'exactitude de chaque étape effectuée
Choix et conditions
- Mode gratuit
- Oui
- Période d'essai
- Non confirmé
- Sans inscription
- Non confirmé
- Interface en russe
- Non confirmé
- Installation locale
- Oui
- API
- Oui
« Non confirmé » signifie que les informations disponibles ne suffisent pas. La fonctionnalité peut exister ; vérifiez les conditions du développeur.
- Formats d’entrée
- Texte, Code
- Résultat
- Texte, Code
Conditions
La gratuité concerne l'agent open source ; les jetons cloud se paient séparément. Le traitement local est possible avec une installation locale d'Ollama, après vérification de toutes les extensions. Une API de programmation est annoncée séparément de MCP.De la tâche au premier résultat
Exemple pratique
- Tâche
- Automatiser les tâches répétitives avec des recettes
- Que préparer
- Un petit fragment de votre projet et une description reproductible de l'erreur sans jetons ni mots de passe.
Consigne ou requête
Explique pourquoi cette fonction gère mal une liste vide. Décris d’abord son comportement actuel, puis propose une correction minimale et des tests pour une entrée vide, une entrée normale et une entrée erronée. Ne modifie pas les autres parties du projet sans nécessité.
Résultat attendu
Une explication de la cause, une petite modification proposée sous forme de diff et les vérifications à exécuter localement.
Comment vérifier le résultat
- Lisez le diff avant d’appliquer les modifications.
- Exécutez les vérifications dans une copie de travail distincte et assurez-vous qu’aucun secret ne figure dans la requête.
Cet exemple pédagogique préparé par la rédaction décrit une tâche ; il ne présente pas le résultat d’un test personnel du service. Vérifiez la disponibilité du mode requis, les droits sur les fichiers d’origine et les conditions d’utilisation du résultat.
Vérifier les détails
Sources officielles
- goose: plate-forme AAIF actuelle
- goose : prise en main
- goose : référentiel officiel AAIF
- goose: l'inference locale intégrée
La description est faite à partir des matériaux du développeur. Les fonctionnalités, les prix et la disponibilité peuvent varier; vérifiez la source avant de l'utiliser.
